瓦斯含量地质预测的自适应神经网络技术研究
吴财芳1
曾勇1
张子戌2
1.中国矿业大学资源学院,江苏,徐州,2210082.焦作工学院资环系,河南,焦作,454000
摘要：以新汶矿区协庄矿11煤层为研究对象,筛选出影响瓦斯含量的主要地质指标,利用自适应神经网络技术建立了瓦斯含量预测模型,结合实验数据,对预测模型进行训练、检验.结果表明:此方法可行,模型可靠,计算精度高,具有较大的实用价值.
关键词：瓦斯含量地质指标神经网络预测
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2003-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 17-19 )
英文信息