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基于神经网络的矿井涌水量预测研究 被引量:6

A study on the nervous network based mine water inflow forecasts
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摘要 基于神经网络罚项OBS模型和神经网络集成个体训练的IEFA.IA算法,建立了单一神经网络和神经网络集成两种实用简单的煤矿涌水量预测模型,通过典型数据训练和现场应用,预测精度完全能够满足企业需要,实现了矿井涌水量的智能预测,为煤炭企业的高层管理者提供了重要的决策支持依据。 Based on neural network penalty-OBD model and individual training algorithm IEFA. IA, a single neural network based coal mine water inrush prediction model and a neural network integrated mine water inrush prediction model, both are practical and simple for use, are established. Based on typical data training and on-the-site application, accuracy of the prediction is sufficient to support its actual application in coal mines. This intelligent mine water inrush prediction system provides reliable support to the decision-making process by the managerial personnel of coal mine companies.
作者 吴翠娟
出处 《中国煤炭》 北大核心 2009年第10期105-108,113,共5页 China Coal
关键词 神经网络 矿井涌水 预测 neural network water inrush prediction
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