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自适应神经网络在瓦斯含量预测中的应用
引用本文:吴财芳,曾勇,张子戌.自适应神经网络在瓦斯含量预测中的应用[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2003,22(5):609-612.
作者姓名:吴财芳  曾勇  张子戌
作者单位:1. 中国矿业大学,资源学院,江苏,徐州,221008
2. 焦作工学院,资环系,河南,焦作,454000
摘    要:筛选出了影响瓦斯含量的主要地质指标,利用自适应神经网络技术建立了瓦斯含量的预测模型,在实验室实验数据的基础上,对预测模型进行训练、检验。结果表明:此方法可行,模型可靠,计算精度高,具有较大的实用价值。扩大了神经网络技术的应用范围,探索出了建立瓦斯含量预测模型的有效途径,充实了瓦斯含量预测基础理论。

关 键 词:矿井瓦斯  含量预测  白适应神经网络  地质指标  地质规律  预测模型
文章编号:1008-0562(2003)05-0609-04
修稿时间:2002年10月18

Application of auto-adapting neural networks in forecasting gas content with geological factors
WU Cai-fang,ZENG Yong,ZHANG Zi-xu.Application of auto-adapting neural networks in forecasting gas content with geological factors[J].Journal of Liaoning Technical University (Natural Science Edition),2003,22(5):609-612.
Authors:WU Cai-fang  ZENG Yong  ZHANG Zi-xu
Abstract:Screening out the dominating geological factors and applying the auto-adapting neural networks to set up the forecasting model of gas content, the author trains and tests the model on the basis of experimental data in laboratory. The results of actual application indicate that the model is reliable and precise and has large practical value, which not only enlarges the extent of neural networks, but also finds the shortcut to predict gas content and furtheren riches the theory of forecasting gas content.
Keywords:gas content  geological factor  neural networks  predict
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