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煤矿瓦斯涌出量预测是矿井安全中的一个关键和热点问题。煤矿瓦斯涌出量涉及很多因素,例如日产量、日进度、煤层厚度、煤层间距、煤层深度等,瓦斯涌出量预测是一个非线性问题。径向基神经网络是目前应用非常广泛的一种局部神经网络模型,在函数回归、序列预测中具有很好的应用效果。文中提出了将径向基神经网络用于预测煤矿瓦斯涌出量的想法,并分析了可行性。
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传统瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性,预测精度不能满足要求。为了提高瓦斯涌出量预测精度,采用RBF神经网络对瓦斯涌出量相关数据进行建模。通过训练13组样本,对5组数据进行预测,分析了隐层神经元个数对预测精度的影响,并与同结构的BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果证明了RBF神经网络在瓦斯涌出量预测中的有效性。
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