BP神经网络用于一号煤矿井下涌水量预测分析

• 作者: 尚轩 权文斌 雷雨龙
• 来源期刊: 陕西煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: 涌水量 BP神经网络 迭代训练 拟合精度 模型预测
• 年，卷（期）: 2019,（z2）
• 所属期刊栏目: 问题探讨
• 页码范围: 92-96,85
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TD742
• 字数: 4315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-749X.2019.z2.023

摘要

矿井涌水量问题受到多种因素的共同影响,具有非线性和高度复杂性.根据一号煤矿井下涌水量影响因素及2014—2018年的涌水量数据,采用两种不同的输入神经元的方法创建神经网络预测模型,用已知数据对创建好的模型进行训练,得到拟合精度较好的模型,并用得到的神经网络模型对涌水量进行预测,最后与实际值进行比较.结果表明:两种神经网络模型的预测结果精度都较好,但预测精度有差异.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	权文斌	陕西陕煤黄陵矿业有限公司一号煤矿	4	0	0.0	0.0
2	雷雨龙	陕西陕煤黄陵矿业有限公司一号煤矿	3	1	1.0	1.0
3	尚轩	陕西陕煤黄陵矿业有限公司一号煤矿	2	0	0.0	0.0