【摘 要】
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该文在全面总结前人研究成果的基础上,利用神经网络通过逼近矿井瓦斯涌出量与其影响因素之间的函数关系建立了因果预测模型;通过拟合矿井瓦斯涌出量时间变化曲线建立了时序预
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该文在全面总结前人研究成果的基础上,利用神经网络通过逼近矿井瓦斯涌出量与其影响因素之间的函数关系建立了因果预测模型;通过拟合矿井瓦斯涌出量时间变化曲线建立了时序预测模型;并根据矿井瓦斯涌出量预测模型的特殊性,设计实现了专用的神经网络预测软件GGP;利用GGP软件和收集的现场数据对矿井瓦斯涌出量进行了因果预测和时序预测;因果预测的结果表明预测模型可信,预测精度满足现场要求;时序预测的结果表明神经网络不仅能够从时序样本中获取矿井瓦斯涌出量随时间变化的趋势,进行定性预测,而且还可以对矿井瓦斯涌出量进行精度很高的定量预测.
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