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基于广义回归神经网络GRNN的矿井瓦斯含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿瓦斯涌出量和瓦斯突出受控于多种因素。如何根据各个影响因素预测计算煤层瓦斯含量是一个非常复杂的问题。近年来迅速发展起来的神经网络具有较高的非线性映射和并行处理能力。广义回归神经网络(GRNN)具有网络结构自适应确定、输出与初始权值无关等优良特性,能够逼近任意连续的非线性函数,可以处理系统内在的难以解析的规律。本文以某矿13-1煤层为研究对象,在分析影响煤层瓦斯含量的各种地质因素和量化定性因素的基础上,应用GRNN神经网络方法建立某矿13-1煤层瓦斯含量预测模型,以达到对井田未开采区域进行瓦斯含量预测的目的。 相似文献
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山西某市政污水处理厂提标改造规模 4×104 m3/d。污水处理厂原采用厌氧+氧化沟生化处理工艺,出水执行一级 A 标准(GB 18918-2002),提标改造要求出水指标 COD、氨氮、总磷执行地表水环境质量标准(GB 3838-2002)Ⅴ类标准。针对生化系统中脱氮、除磷效果不稳定等特点,改造工程生化系统采用厌氧+多级 AO 工艺,将原有氧化沟改造成多级 AO 池,配置底部曝气系统及推流系统,且出水增设混凝加药等措施,工艺升级改造后稳定运行。结果表明,通过一系列提标改造,出水水质明显优于设计标准。 相似文献
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