【摘 要】
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对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析，以此确定人工神经网络的输入参数．并应用改进的BP算法，选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数，建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型．
【机 构】
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一九八煤田地质队,中国矿业大学安全工程学院
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对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析，以此确定人工神经网络的输入参数．并应用改进的BP算法，选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数，建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型．选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本，对网络进行训练学习，并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本，将经过网络预测的结果与传统方法的计算结果进行对比．结果表明该灰色-神经网络模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求．
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