将灰色理论引入到收敛速度快、预测精度高的小波神经网络,使灰色理论和小波神经网络有机地结合起来,建立了瓦斯涌出量的预测新模型,经训练和实验结果表明,该方法对所预测的结果比较理想,能够达到准确指导实践的要
介绍矿井瓦斯涌出量预测方法国内外研究现状,重点介绍了分源预测法的系统研究及应用情况。
介绍了回归分析法在预测矿井瓦斯涌出量中的应用,分别采用线性拟合和指数拟合建立了瓦斯涌出量与开采深度的近似函数关系,从而实现对未开采区瓦斯涌出量预测的目的,并针对拟合结果提出了在瓦斯涌出量预测中应注意的
运用灰色系统理论,根据矿井相对瓦斯涌出量的历史统计数据建立GM(1,1)模型和GM(1,1)新陈代谢模型,使用残差进行精度检验。对比表明,新陈代谢模型精度高于常规的GM(1,1)模型,应用GM(1,1
为了准确、快速地预测矿井瓦斯含量及涌出量,以淮南潘三矿为实施矿井,研究了瓦斯含量及涌出量预测的数学地质技术与方法.通过瓦斯地质规律研究,分析瓦斯含量(涌出量)的变化规律,筛选影响瓦斯含量(涌出量)变化
以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到
该文档讲解了蚁群算法的简单应用,蚁群算法的轨迹优化。
基于线性回归瓦斯涌出量影响因素的分析,杨勇,张自政,通过分析回采工作面瓦斯涌出量的影响因素,运用回归自变量选择的思想建立模型,给出了评价影响力大小的准则,并且借助软件计算�
分析了分源法预测保护层工作面瓦斯涌出量理论和保护层开采时上覆煤岩层采动裂隙的分布,然后应用分源法预测了谢桥矿1242(1)保护层开采工作面瓦斯涌出量,预测结果为15.93-17.22 m3/min,误
通过对保利合盛煤矿现场取样及勘探期间各钻孔煤层瓦斯含量基础数据分析,得出矿井采掘工作面瓦斯含量线性公式及各煤层瓦斯等值曲线图,并通过分源预测方法得出兼并重组后矿井各煤层瓦斯涌出量情况,对矿井制定相关的