【摘 要】
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综采面是矿井生产的核心单元,对综采面技术经济指标进行预测是现代化矿井制定生产规划、进行技术方案决策的重要依据.影响综采面技术经济指标有许多不确定因素,且多为定性因素,一般不能被传统的预测模型所容纳,应用前向神经网络对综采面这一复杂非线性动力系统的技术经济指标进行预测,弥补了其他预测方法的不足.通过两种改进型的BP人工神经网络建立了综采面技术经济指标的预测模型,提高了网络的收敛速度和稳定性,同时通过
【机 构】
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山西焦煤西山煤电屯兰矿 山西古交 030206
【出 处】
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中国煤炭学会开采专业委员会2008年学术年会
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综采面是矿井生产的核心单元,对综采面技术经济指标进行预测是现代化矿井制定生产规划、进行技术方案决策的重要依据.影响综采面技术经济指标有许多不确定因素,且多为定性因素,一般不能被传统的预测模型所容纳,应用前向神经网络对综采面这一复杂非线性动力系统的技术经济指标进行预测,弥补了其他预测方法的不足.通过两种改进型的BP人工神经网络建立了综采面技术经济指标的预测模型,提高了网络的收敛速度和稳定性,同时通过合理确定网络结构及对学习过程的控制提高了模型的预测精度.
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