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摘要:
瓦斯水合物生成是复杂的结晶过程,不同组分和浓度瓦斯生成水合物时压力等热力学参数的获取对水合物技术的应用具有非常重要的意义.鉴于此,利用径向基神经网络方法对瓦斯水舍物生成压力进行了预测.针对瓦斯水合物生成边界条件,确定了RBF神经网络的输入、输出向量,建立了RBF神经网络瓦斯水合物生成压力计算及预测模型,并用实验数据进行了验证.结果表明,该模型对瓦斯水合物生成压力的拟合和预测具有计算精度高、速度快等优点.RBF神经网络研究为瓦斯水合物生成压力预测提供了一种新途径.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于RBF神经网络瓦斯水合物生成压力预测研究
来源期刊 煤矿安全 学科 工学
关键词 瓦斯 水合物 生成压力 神经网络 RBF算法
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目 试验研究
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TD712
字数 语种 中文
DOI
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 吴强 黑龙江科技学院安全工程学院 108 1041 18.0 27.0
2 卢斌 黑龙江科技学院信息网络中心 17 27 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
瓦斯
水合物
生成压力
神经网络
RBF算法
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
煤矿安全
月刊
1003-496X
21-1232/TD
大16开
辽宁省抚顺市经济开发区滨河路11号
1970
chi
出版文献量(篇)
12289
总下载数(次)
22
总被引数(次)
57391
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
黑龙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://jj.dragon.cn/zr/index.asp
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导