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神经网络法分析煤层瓦斯含量的影响因素
引用本文:常全林. 神经网络法分析煤层瓦斯含量的影响因素[J]. 西北煤炭, 2009, 7(4)
作者姓名:常全林
作者单位:神华蒙西煤化股份有限公司;
摘    要:用人工神经网络模型分析了影响因素对瓦斯含量的定量影响,结果表明:瓦斯含量随煤层底板标高值的减小而增大;随与最近剥蚀面间距离的增加而增大;顶板砂岩比越低,瓦斯含量越高;顶板岩性为泥岩时,瓦斯含量高,为砂岩时,瓦斯含量低;到断层距离(m)越大,瓦斯含量越高;煤厚越高,瓦斯含量越低。

关 键 词:瓦斯含量  人工神经网络  定量影响  

Prediction of Gas Contents By Artificial Neural Network
Chang Quanlin. Prediction of Gas Contents By Artificial Neural Network[J]. Northwest Coal, 2009, 7(4)
Authors:Chang Quanlin
Affiliation:Shenhua mengxi coal-mining co.ltd;Erdos Inner Mongolia;016014;China
Abstract:Back-propagation artificial neural network was developed to predict the gas contents."Leave-one out" method was used to train and vali-date the ANN model.Both scatter diagram and statistical criteria showed that the prediction performance is satisfactory.
Keywords:Gas Content  Prediction  Artificial Neural Network  
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