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基于瓦斯涌出的回采工作面参数识别BP神经网络模型  
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【英文篇名】 Identification BP nerve network model base on parameters of gas emission coal mining face
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【作者】 刘新喜; 黄晓峰; 唐辉明;
【英文作者】 LIU Xin xi 1; HUANG Xiao feng 2; TANG Hui ming 2 (1 Xiangtan Polytechnic; Xiangtan 411201; China; 2 China University of Geoscienles; Wuhang 430074; China);
【作者单位】 湘潭工学院; 中国地质大学(武汉); 中国地质大学(武汉) 湖南湘潭; 湖北武汉;
【文献出处】 煤炭科学技术 , Coal Science and Technology, 编辑部邮箱 2001年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 工作面; 参数识别; 神经网络;
【英文关键词】 coal mining face; parameter identification; nerve network;
【摘要】 在分析回采工作面瓦斯涌出规律的基础上 ,运用BP人工神经网络模型 ,在给定工作面风量条件下 ,进行高瓦斯矿井回采工作面参数识别。合理地选择了采煤方法、循环作业方式、工作面推速度、工作面日产量等。模型精度很高 ,有一定的实用价值
【英文摘要】 Base on the analysis of gas emission law in the coal mining faces, BP artificial nerve network model can identify the parameter of the coal mining face in high gassy mine with rated conditions of ventilation in the coal mining face. The model can rationally select a coal mining method, circulated operation method, face advancing rate, coal production per day per face and others. The model has a high accuracy and a certain practical value.
【分类号】 TD712.52
【正文快照】 矿井瓦斯既影响矿井安全生产 ,又制约矿井生产能力的发挥。特别是在高瓦斯矿井综采、普采工作面 ,往往存在以风定产的局面。回采工作面瓦斯涌出量不仅取决于煤层赋存的地质条件 (如煤层瓦斯含量、采深、煤厚、煤层倾角、顶底板岩性、煤层间距、煤层透气性系数等 )、还与开采技?

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