摘要: 由于采煤工作面瓦斯抽采率影响因素复杂多样,且各影响因素之间存在着动态、模糊的非线性关系,传统的预测方法难以建立其预测模型。神经网络具有自组织、自适应、并行处理等特性和很强的非线性逼近能力,通过采煤工作面瓦斯抽采率和其影响因素之间的函数关系建立了预测模型。结果表明,预测模型精度能够满足要求,具有合理性和可行性。
张明, 冯涛, 朱卓慧. 采煤工作面瓦斯抽采率预测的神经网络模型[J]. 现代矿业, 2011, 27(3): 37-39.
ZHANG Ming, FENG Tao, ZHU Zhuo-Hui. Neural Network Model of Gas Extraction Rate Prediction at Coal Face[J]. Modern Mining, 2011, 27(3): 37-39.