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基于BP神经网络的瓦斯涌出量预测

Gas Emission Prediction Based on BP Neural Network
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摘要 瓦斯涌出量预测是一项烦琐复杂的工作。为了有效预测瓦斯涌出量,文章提出一种基于BP神经网络的瓦斯涌出量预测方法。该方法构建的BP神经网络具有6个输入、1个输出,并采用16组样本对网络进行训练,使用2组样本进行预测。仿真结果表明,基于BP神经网络的瓦斯涌出量预测方法预测精度能够满足需求。 The emission prediction is complex work. A method is proposed based on BP neural network in this paper in order to predict the amount of gas emission. The BP neural network of the method has six inputs, one output, and 16 sets of samples to train the network, 2 sets of samples forecast. The simulation results show that the gas emission prediction method based on BP neural network can meet the needs precisely.
作者 张飞
出处 《信息化研究》 2016年第1期72-75,共4页 INFORMATIZATION RESEARCH
关键词 瓦斯 神经网络 训练 gas neural network train
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