文件名称：唐山矿瓦斯涌出量动态预测模型 (2012年)
文件大小：274KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-12 10:55:42
自然科学 论文
为了提高瓦斯涌出预测的准确性，采用BP型神经网络，利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性，在 MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型．通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析，对瓦斯动态预测模型进行训练和测试．结果表明，该模型的预测速度快、精度高，可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测，并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性．