基于人工神经网络的矿井水排水量预测

• 作者: 何绪文 王春荣 章丽萍 邵立南
• 来源期刊: 煤炭工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 矿井水 排水量
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 92-94
• 页数: 3页
• 分类号: X752
• 字数: 1621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0959.2007.10.035

摘要

矿井水排水量预测是一个难题.受降雨、河流、含水层等自然因素和煤矿开拓面积的扩大、水平的延伸等人为因素的影响,矿井水年排水量时间序列是非线性的.针对该问题,采用人工神经网络方法建立了矿井水排水量预测模型,通过预测结果比较可知,该模型具有较高的精度,将对以后矿井水排水量的预测起到一定的指导作用,并为矿井水利用规划的制定奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何绪文	中国矿业大学化学与环境工程学院	82	737	16.0	24.0
2	王春荣	中国矿业大学化学与环境工程学院	15	88	5.0	9.0
3	邵立南	中国矿业大学化学与环境工程学院	15	104	6.0	9.0
4	章丽萍	中国矿业大学化学与环境工程学院	19	35	3.0	5.0