基于BP神经网络的瓦斯涌出量预测的研究

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<正>前言神经网络具有高度非线性、并行处理、鲁棒性、容错性和很强的自学习功能,煤矿瓦斯涌出量预测问题涉及的影响因素多,影响因素之间耦合性强,因此瓦斯涌出量预测模型建立难度大。使用数据预处理的方法弱化数据波动性,然后建立基于神经网络的瓦斯涌出量预测模型,通过训练,使其误差波动在可接受范围,即可对未知领域进行预测,进而提出改进措施,预防和减少事故的发生。
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