基于神经网络算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型研究

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在煤矿生产过程中存在着瓦斯涌出现象,严重威胁着煤矿的安全生产。瓦斯涌出检查在矿井设计、建设和开采作业过程中显得尤为重要。文章采用神经网络有效地对矿井瓦斯气量进行检测分析,利用分析结果进行准确预测。文中将介绍神经网络预测的整体构建过程,结合仿真实例,分析煤矿瓦斯涌出量预测模型的可靠性。 In the process of coal mine production there is gas emission phenomenon, a serious threat to the safety of coal mines. Gas emission inspection is particularly important in mine design, construction and mining operations. In this paper, the neural network is used to detect and analyze the gas quantity in the mine effectively, and the prediction result is accurately predicted. The article will introduce the overall process of neural network prediction construction, combined with simulation examples to analyze the reliability of coal mine gas emission prediction model.
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