江西煤炭科技
江西煤炭科技
강서매탄과기
JIANGXI COAL SCIENCE & TECHNOLOGY
2014年
2期
1-3
,共3页
瓦斯涌出量%回采工作面%BP神经网络
瓦斯湧齣量%迴採工作麵%BP神經網絡
와사용출량%회채공작면%BP신경망락
gas emission%working face%BP neural network
在对BP神经网络原理进行分析的基础上，采用MATLAB语言，利用样本进行网络训练后，设计出预测某煤矿回采工作面瓦斯涌出量的BP神经网络模型，然后对实际数据进行仿真模拟，得到了很好的预测结果。从预测结果可以看出，达到了工程实际能够接受的预测精度，说明该模型能够用于该煤矿回采工作面的瓦斯涌出量预测。
在對BP神經網絡原理進行分析的基礎上，採用MATLAB語言，利用樣本進行網絡訓練後，設計齣預測某煤礦迴採工作麵瓦斯湧齣量的BP神經網絡模型，然後對實際數據進行倣真模擬，得到瞭很好的預測結果。從預測結果可以看齣，達到瞭工程實際能夠接受的預測精度，說明該模型能夠用于該煤礦迴採工作麵的瓦斯湧齣量預測。
재대BP신경망락원리진행분석적기출상，채용MATLAB어언，이용양본진행망락훈련후，설계출예측모매광회채공작면와사용출량적BP신경망락모형，연후대실제수거진행방진모의，득도료흔호적예측결과。종예측결과가이간출，체도료공정실제능구접수적예측정도，설명해모형능구용우해매광회채공작면적와사용출량예측。
Based on the analysis of BP neural network principle ,BP neural network model was designed to predict the gas emission in working face by using MATLAB Language ,which obtained good prediction result ,achieved engineering acceptable prediction accuracy and illustrated that the model could be used to predict the gas emis-sion in working face .
