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上传时间: 2020-07-17
详细说明：煤体瓦斯涌出量的动态变化是一个复杂的非线性系统,传统的瓦斯监测方法准确率较低。针对该问题,文章提出了一种基于BP人工神经网络模型的瓦斯突出危险性预测控制方法。该方法运用BP人工神经网络预测模型对输入的多组样本进行训练学习、建立预测准则,并以此辨识瓦斯突出危险性类型。仿真结果表明,该方法有效解决了传统的瓦斯突出预测模型在事故预测中误差大、稳定性差的缺陷,提高了预测精度。
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