本文關(guān)鍵詞：煤礦瓦斯涌出量預(yù)測(cè)的隱層遞歸反饋Elman模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為更有效預(yù)測(cè)回采工作面絕對(duì)瓦斯涌出量,基于Lyapunov穩(wěn)定性原理,改進(jìn)Elman模型的遞歸部分。選取煤層瓦斯含量、煤層埋藏深度、煤層厚度、煤層傾角、采高、日工作進(jìn)度、工作面長(zhǎng)度、工作面采出率、鄰近層瓦斯含量、鄰近層厚度、鄰近層間距、開采強(qiáng)度和層間巖性作為監(jiān)測(cè)指標(biāo),對(duì)某礦16個(gè)學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,建立隱層遞歸反饋(HRF)Elman預(yù)測(cè)模型。利用礦井監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,用HRF Elman模型能夠有效地預(yù)測(cè)出瓦斯涌出量,預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)誤差為1.6%~3.41%,平均相對(duì)誤差為2.45%,相比傳統(tǒng)的Elman模型,預(yù)測(cè)精度和效率都有所提高。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部;遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 絕對(duì)瓦斯涌出量 遞歸反饋(HRF) Lyapunov穩(wěn)定性 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 誤差反饋
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(51274118)
【分類號(hào)】：TD712.5
【正文快照】：

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