您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. 基于多元线性回归与BP神经网络的矿井瓦斯预测模型应用

  2. 矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果。结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:335872
    • 提供者:weixin_38614417