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人工智能论文版
基于BP神经网络的瓦斯含量预测
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人工智能-AI
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2018-02-13
摘要:
以淮南矿区潘一矿13—1煤层为研究对象,在分析勘探钻孔资料的基础上,确定了煤层埋深及厚度、顶底板岩性、地质构造和煤变质程度是影响煤层瓦斯含量的主要因素;使用BP
神经网络
方法建立了瓦斯含量预测模型;结合实际数据,对预测模型进行训练和检验。预测结果表明:该模型比使用多元线性回归预测能获得更高的精度,说明预测模型可靠。
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