利用BP神经网络具有的“信息影射”特性,实现了影响煤与瓦斯突出的因素与突出事件之间的特定刺激一反应式感知和识别,进而挖掘和捕捉二者之间的内在相关规律,并将其应用于煤与瓦斯突出区域预测。对于原始BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部假饱和以及产生震荡等问题,通过调整学习系数、惯量系数等进行了改进,改进的BP神经网络在煤与瓦斯突出预测精度、预测效率方面明显优于传统预测方法。
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