基于RBF神经网络的矿井瓦斯预测  

作　　者：段自力[1] 

机构地区：[1]山东科技大学,山东青岛266590

出　　处：《内蒙古煤炭经济》2017年第2期84-85,共2页Inner Mongolia Coal Economy

摘　　要：预测瓦斯含量是治理瓦斯突出与爆炸的前提。这篇文章采用RBF神经网络方法利用监测的历史瓦斯数据来预测瓦斯含量。通过用样本数据对RBF神经网络进行训练,用检验样本进行验证,预测误差在可接受范围内。通过实验,验证了用RBF神经网络的方法对矿井瓦斯预测是可行的。

关 键 词：RBF神经网络 矿井瓦斯预测 训练误差 隐含层单元数 

分 类 号：F406.8[经济管理—产业经济] TD712[矿业工程—矿井通风与安全]