10.13347/j.cnki.mkaq.2017.05.039
优化神经网络模型在瓦斯涌出预测中的应用
为准确预测矿井瓦斯涌出量,降低瓦斯涌出带来的危害,通过灰色关联分析理论得出影响瓦斯涌出量的主要因素为原始瓦斯含量＞煤层厚度＞煤层埋深＞工作面长度＞推进速度＞煤层倾角,通过优化RBF模型对瓦斯涌出量预测模型进行构建,并运用Matlab仿真模拟预测矿井瓦斯涌出量,结果显示:基于优化RBF模型仿真模拟预测得出的矿井瓦斯涌出量与实际瓦斯涌出量非常接近,5组预测数据中,最大误差为3.6％,最小误差为0.8％,平均误差为1.84％,预测精度较高,可应用于矿井瓦斯涌出量的预测当中.
灰色关联分析理论、瓦斯涌出量、优化RBF模型、Matlab、仿真模拟
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TD713(矿山安全与劳动保护)
2017-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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