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摘要:
文章首先构建和训练以煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、工作面煤层与邻近煤层距离、工作面推进距离、工作面产量等为输入变量,回采工作面绝对瓦斯涌出量为输出变量的BP神经网络模型.然后采用Monte Carlo方法通过对6组输入变量的随机抽样来预判各自的发展趋势并对输入变量随时间变化的行为进行模拟,将模拟结果作为BP神经网络输入层节点值,代入训练好的网络,输出值即为下一生产周期回采工作面绝对瓦斯涌出量的预测值.
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瓦斯涌出量预测
因子分析法
因子选取
BP神经网络
网络训练
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于Monte Carlo方法改进的BP神经网络对回采工作面瓦斯涌出量预测
来源期刊 煤炭工程 学科 工学
关键词 BP网络 Monte Carlo方法 瓦斯涌出量预测
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 84-86,89
页数 4页 分类号 TD712
字数 3922字 语种 中文
DOI 10.11799/ce201412028
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 魏引尚 西安科技大学能源学院 33 290 10.0 16.0
5 刘云飞 2 11 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
BP网络
Monte Carlo方法
瓦斯涌出量预测
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
煤炭工程
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大16开
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