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基于灰色神经网络算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型研究 被引量:3

Research on Coal Gas Emission Forecasting Based on Grey Model Neural Network Algorithm
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摘要 煤矿设计和开采受瓦斯涌出量的影响。由于地质条件不同,瓦斯涌出量也各有不同,传统方法预测瓦斯涌出量精确性很低。文章首先对灰色神经网络预测的现状做出介绍,然后分别介绍了灰色系统和神经网络的模型,最后结合灰色神经网络模型对煤矿瓦斯涌出量的应用实例做出分析。研究表明,灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。 The design and mining of coal mines are influenced by the gas emission. Due to the different geological conditions, the gas emission is also different. The traditional methed of predicting the amot/nt of gas emission has very low accuracy. In the paper, the present situation of the grey neural network is introduced, and then the gray system and the neural network model are introduced. Based on the grey neural network model, the useful examples of the coal mine gas emission is analyzed. The research shows that the gray neural network algorithm has great prospect in application and dissemination value.
出处 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2012年第11期54-56,共3页 Coal Technology
关键词 灰色神经网络 煤矿 瓦斯涌出量 预测模型 gray neural network coal mine gas emission prediction model
  • 相关文献

参考文献3

  • 1陈捷,陈为真.灰色神经网络预测修正模型研究[J].武汉工业学院学报,2011,30(3):43-46. 被引量:2
  • 2何俊..灰色神经网络模型及其在空气污染预报中的应用研究[D].吉林大学,2006:
  • 3王汉林..灰色神经网络模型的建立及其在复杂非线性预测问题中的应用[D].吉林大学,2004:

二级参考文献4

  • 1方静,李新炜,程鹏,等.基于灰色系统和人工神经网络的负荷预测综合模型[EB/OL].(2006-10-15)[2010-08-18].http://www.paper.odu.cn. 被引量:1
  • 2李国勇.智能控制及其Matlab实例[M].北京:电子工业出版社,2005. 被引量:1
  • 3陈伟.电力系统短期负荷预测组合模型研究[D].武汉:华中科技大学.2009. 被引量:1
  • 4邓聚龙.灰色系统理论教程[M].武汉:华中理工大学出版社,2002. 被引量:21

共引文献1

同被引文献46

引证文献3

二级引证文献10

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