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GRNN模型在煤与瓦斯突出及瓦斯含量预测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
煤与瓦斯突出的作用机理非常复杂,是诸多因素如地应力、煤层瓦斯、煤体物理力学性质等共同作用的结果。在分析广义回归神经网络(GRNN)的基本原理和算法的基础上,建立煤与瓦斯突出等级以及基于构造复杂程度定量评价的瓦斯含量GRNN模型。然后用收集到的工程实例样本训练和检验该模型。结果表明,GRNN模型具有很好的预测能力和泛化能力,能较好揭示瓦斯含量和诸影响因素间的关系,可用于煤与瓦斯突出判别以及瓦斯含量预测。同时可以看出,光滑因子的合理选取对于提高GRNN模型的预测精度非常重要,因此,在以后的实际应用中需要不断尝试,找出最合理的光滑因子。 相似文献
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<正>南桐矿业官网资料显示,该公司为全国煤炭"百强企业"之一,是重庆市最大的主焦煤、动力煤生产基地。《每日经济新闻》记者了解到,自2004年以来,南桐矿业旗下的矿井共发生安全事故36起。业内人士说,目前国内已经就此形成了一套预防应急机制,只要严格按照安全规程操作,一般都不会出问题。但是,一家矿业公司在10年内发生36起安全事故,令不少人士质疑公司的管理问题。 相似文献
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笔者根据辽宁西北部太平沟小流域水土保持综合治理实践,阐述了通过调整小流域生态结构,即流域内植物群落水平结构、垂直结构、物质循环结构,再配合适当的工程措施,使水水流失大幅度减少,同时改善了饲料、肥科、燃料供求状况,提高了土壤肥力,增加了粮食产量和群众收入,使生态功能不断提高,实现了治理目的。 相似文献
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