上覆岩层卸压高度神经网络预测模型的研究

人口问题是21世纪中国所面临的重大问题,同时也是关系到社会发展的重要因素。因此人口预测,作为经济、社会研究的一种方法越来越受到人们的重视。对人口数据进行知识的发现,可以了解未来人口的演化进程,从而对连

煤矿设计和开采受瓦斯涌出量的影响。由于地质条件不同,瓦斯涌出量也各有不同,传统方法预测瓦斯涌出量精确性很低。文章首先对灰色神经网络预测的现状做出介绍,然后分别介绍了灰色系统和神经网络的模型,最后结合灰

基于BP神经网络需求预测的最优库存控制模型研究,崔宁 ,张万颖,迅速变化的市场使企业面临着一个存在诸多不确定性因素且无法准确预测的买方市场。在这样的背景下,其核心问题都是库存控制。本文

鱼雷研制费用的神经网络灰色Verhulst预测模型，梁庆卫，赵民全，鱼雷研制费用的累积曲线呈近似的S形状，选取某型鱼雷连续数年的研制费用建立灰色Verhulst模型，利用灰色模型获得研制费用序列的历史

针对Elman神经网络模型，通过引入时间权重与随机性因素，提出了改进的Elman神经网络模型，提高了现有Elman神经网络针对时序数据预测的精度。提出了基于时序数据的特征学习框架，可评估多个特征参数对

基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型研究.zip

以地面钻井抽采上覆远距离煤层卸压瓦斯原理为基础,对淮南潘一矿地面钻井抽采上覆远距离煤层卸压瓦斯技术进行了试验研究。试验结果表明,在开采下保护层的同时配合上覆远距离被保护煤层的地面钻井瓦斯抽采,能有效降

针对现有工作面周期来压预测方法在算法结构复杂、计算量较大等问题,探索一种高效、准确、易于使用的工作面周期来压预测方法。以淮南潘集矿区20个已采工作面作为工程研究背景,采用BP神经网络预测原理,在分析工

瓦斯灾害是影响煤矿安全的重要问题之一,而爆炸后的主要危害之一是冲击波的伤害。而且,煤矿防隔爆措施是否能起到有效作用也依赖于冲击波超压值的测量和预测。在前人实验分析的基础上,应用神经网络理论,分别用BP

基于神经网络方法的冲击地压预测研究,张春,,冲击地压灾害事故在我国一些矿区越来越严重。能够准确的对其进行预测是防治的前提。以往的预测方法存在一定的不足,而本文中所应