【摘 要】
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瓦斯涌出是煤炭行业井下作业难以控制的一个危险因素。为研究瓦斯涌出量的变化规律,提高瓦斯涌出量预测的准确性,本文结合灰色理论与BP神经网络构建了灰色-BP神经网络系统用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51604115),贵州省科技计划资助项目([2018]3003-1、[2018]3003-2),贵州省优秀青年科技人才培养计划资助项目([2019]5675)
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瓦斯涌出是煤炭行业井下作业难以控制的一个危险因素。为研究瓦斯涌出量的变化规律,提高瓦斯涌出量预测的准确性,本文结合灰色理论与BP神经网络构建了灰色-BP神经网络系统用于矿井瓦斯涌出量的预测。以山西某矿为工程背景,以MATLAB软件为计算平台,对上述方法和模型进行了应用实践和现场验证,将灰色预测、BP神经网络和灰色-BP神经网络预测结果和原始数据进行了对比分析。研究结果表明:灰色-BP神经网络预测的数据精确度和可靠性更高,计算的结果与原始数据的规律基本一致。因此,灰色-BP神经网络系统能较准确地预测矿井瓦斯
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