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建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型
建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型
作者:
姜成志
张绍兵
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP神经网络
煤矿突水
预测
分类技术
摘要:
基于煤矿底板突水机理分析,利用BP神经网络具有分布式记忆、自学习、自适应性等特点,建立煤矿突水预测模型.实例表明,神经网络可以取得满意的预测精度,预测的结果更加可靠.
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内容分析
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文献信息
篇名
建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型
来源期刊
黑龙江科技学院学报
学科
工学
关键词
BP神经网络
煤矿突水
预测
分类技术
年,卷(期)
2006,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
8-11
页数
4页
分类号
TP183|TD745.21
字数
2351字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-0118.2006.01.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张绍兵
黑龙江科技学院计算机与信息工程学院
30
157
7.0
11.0
2
姜成志
黑龙江科技学院计算机与信息工程学院
12
122
5.0
11.0
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二级参考文献(1)
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参考文献(0)
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2003(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2004(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2006(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
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2013(14)
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引证文献(2)
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
煤矿突水
预测
分类技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
黑龙江科技大学学报
主办单位:
黑龙江科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-7262
CN:
23-1588/TD
开本:
大16开
出版地:
黑龙江省哈尔滨市松北区糖厂街1号
邮发代号:
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
2701
总下载数(次)
3
总被引数(次)
10273
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