基于自适应神经网络的采掘工作面瓦斯涌出量预测

摘要：

介绍了自适应调整学习速率和动量系数的人工神经网络基本原理及实现步骤,采用MATLAB语言和改进的BP算法编制了自适应神经网络程序,通过控制系统总误差和收敛状况,自动调整网络参数,以提高网络的收敛速度,缩短训练时间和迭代次数,并将其应用于采煤工作面瓦期涌出量预测,取得了良好效果.

关键词： 自适应神经网络 采掘工作面 瓦斯涌出量 瓦斯预测

作者: 撒占友 何学秋 王恩元

作者单位: 中国矿业大学能源科学与工程学院(江苏徐州)

会议类型: 国内会议

会议名称: 21世纪高效集约化矿井学术研讨会

会议地点: 福建邵武

会议语种:中文

页码: 96-99

在线出版日期: 2001-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）