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基于灰色神经网络预测潘一东矿瓦斯含量

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摘要

运用灰色关联分析影响潘一东矿井瓦斯含量的各因素,得出煤层标高、顶板岩性、煤厚、地质构造是影响瓦斯赋存的主要因素。选取这四种因素作为神经网络的神经元进行建模预测,结果表明,基于灰色关联度的神经网络模型预测瓦斯含量,预测精度高,证明了基于灰色理论与神经网络预测模型的可靠性。

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来源
《煤炭技术》 |2011年第4期|90-92|共3页
作者
沈金山; 王来斌; 许继影; 高锡擎; 郑飞;
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作者单位

安徽理工大学地球与环境学院;

安徽淮南232001;

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正文语种 chi
中图分类矿井瓦斯;
关键词
瓦斯含量; 灰色关联度; 神经网络;

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