基于SOM神经网络的煤体瓦斯渗透率的分类预测

• 作者: 李文莹
• 来源期刊: 内蒙古煤炭经济
• 学科: 工学
• 关键词: 煤体瓦斯 渗透率 SOM神经网络 分类预测
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 技术与经济
• 页码范围: 124-125
• 页数: 2页
• 分类号: F224|TD712+.5
• 字数: 983字
• 语种: 中文

摘要

研究煤体瓦斯渗透率可以为煤矿企业安全生产提供更好地保障.本文通过分析有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度四个影响因素对煤体瓦斯渗透率的影响,利用SOM神经网络对22组影响因素样本进行分类训练,建立煤体瓦斯渗透率分类预测模型.并运用模型对8组样本进行预测,结果表明:预测结果正确率为87.5％.可见,基于SOM神经网络建立的煤体瓦斯渗透率分类预测模型是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文莹	山东科技大学矿业与安全工程学院	9	15	2.0	3.0