中州煤炭
中州煤炭
중주매탄
ZHONGZHOU COAL
2010年
1期
10-11,23
,共3页
神经网络%突出强度%专家系统%影响因素%非线性
神經網絡%突齣彊度%專傢繫統%影響因素%非線性
신경망락%돌출강도%전가계통%영향인소%비선성
针对煤与瓦斯突出影响因素多、难以建立数学模型进行预测的难题,选取平煤集团煤与瓦斯突出案例作为学习样本,利用神经网络自学习能力强的特点构建专家知识库,开发煤与瓦斯突出强度预测专家系统;以采集到的实时数据作为预测样本进行预测验证.结果表明:该系统有较好的预测能力,提高了煤与瓦斯突出强度预测的准确性和及时性.
針對煤與瓦斯突齣影響因素多、難以建立數學模型進行預測的難題,選取平煤集糰煤與瓦斯突齣案例作為學習樣本,利用神經網絡自學習能力彊的特點構建專傢知識庫,開髮煤與瓦斯突齣彊度預測專傢繫統;以採集到的實時數據作為預測樣本進行預測驗證.結果錶明:該繫統有較好的預測能力,提高瞭煤與瓦斯突齣彊度預測的準確性和及時性.
침대매여와사돌출영향인소다、난이건립수학모형진행예측적난제,선취평매집단매여와사돌출안례작위학습양본,이용신경망락자학습능력강적특점구건전가지식고,개발매여와사돌출강도예측전가계통;이채집도적실시수거작위예측양본진행예측험증.결과표명:해계통유교호적예측능력,제고료매여와사돌출강도예측적준학성화급시성.
