【摘 要】
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应用灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序;选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数,建立了煤与瓦斯突
【机 构】
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太原理工大学理学院,山西省煤炭票证管理中心,中国矿业大学应用技术学院
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应用灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序;选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型;用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证。结果证明该系统能较准确地预测煤矿的瓦斯突出情况。
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