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

所需积分/C币:50 2020-07-04 08:01:24 328KB PDF
29
收藏 收藏
举报

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。

...展开详情
试读 3P 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
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
您会向同学/朋友/同事推荐我们的CSDN下载吗?
谢谢参与!您的真实评价是我们改进的动力~
  • 至尊王者

关注 私信
上传资源赚钱or赚积分
最新推荐
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 50积分/C币 立即下载
1/3
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第1页

试读结束, 可继续阅读

50积分/C币 立即下载 >