煤炭工程
煤炭工程
매탄공정
COALMINE DESIGN
2010年
1期
117-119
,共3页
瓦斯含量%预测%特征指标%神经网络%Matlab
瓦斯含量%預測%特徵指標%神經網絡%Matlab
와사함량%예측%특정지표%신경망락%Matlab
将瓦斯含量预测技术与神经网络原理结合,利用Matlab强大的神经网络工具箱,采用BP模型对钱家营矿区域瓦斯含量进行预测.根据对井田地质条件的分析研究,选取了9个反应本矿瓦斯含量的特征指标,用13个学习样本对网络进行训练,得到了影响因素与瓦斯含量之间的关系.实验表明预测结果能较好的与实际相吻合,证明神经网络技术可以用来准确预测煤层瓦斯含量.
將瓦斯含量預測技術與神經網絡原理結閤,利用Matlab彊大的神經網絡工具箱,採用BP模型對錢傢營礦區域瓦斯含量進行預測.根據對井田地質條件的分析研究,選取瞭9箇反應本礦瓦斯含量的特徵指標,用13箇學習樣本對網絡進行訓練,得到瞭影響因素與瓦斯含量之間的關繫.實驗錶明預測結果能較好的與實際相吻閤,證明神經網絡技術可以用來準確預測煤層瓦斯含量.
장와사함량예측기술여신경망락원리결합,이용Matlab강대적신경망락공구상,채용BP모형대전가영광구역와사함량진행예측.근거대정전지질조건적분석연구,선취료9개반응본광와사함량적특정지표,용13개학습양본대망락진행훈련,득도료영향인소여와사함량지간적관계.실험표명예측결과능교호적여실제상문합,증명신경망락기술가이용래준학예측매층와사함량.
