【摘 要】
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针对煤层自然发火的预测问题,以标志气体分析法为基础,利用LVQ（学习向量量化）神经网络模型结构简单,非线性拟合能力强大等特点,提出了一种基于学习向量量化神经网络的煤自然发
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针对煤层自然发火的预测问题,以标志气体分析法为基础,利用LVQ（学习向量量化）神经网络模型结构简单,非线性拟合能力强大等特点,提出了一种基于学习向量量化神经网络的煤自然发火预报系统.该系统将直接构造出指标气体浓度与煤层是否自然发火之间的非线性映射关系,从而实现对煤层是否自然发火的识别分类.经研究分析表明,采用LVQ神经网络模型处理束管监测系统从煤层中采集的指标气体浓度并作出自然发火预测预报的方法比BP网络预测正确率高,运行时间短,且比传统预测方法更具优势.
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