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基于T-S模糊神经网络的瓦斯涌出量预测 被引量:1

Analysis of Damping Effect of Empty hole and Pre-splitting Crack of Bench Blasting
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摘要 在对T-S模糊神经网络原理进行分析的基础上,采用MATLAB语言,利用赵庄二号井2314工作面所测得的数据,建立T-S模糊神经网络预测模型。该方法具有拟合性能强,预测准确度高的优点,可以作为采煤工作面瓦斯涌出量预测的方法,对于瓦斯治理有着重要意义。 In the analysis of t - s fuzzy neural network principle, on the basis of using the MATLAB language, the use of 2314 face Zhao Zhuang no. 2 shaft measured data, t - s fuzzy neural network prediction model is established. This method has a fitting performance is strong, the advantage of high prediction accuracy, can be used as coal working face gas emission prediction, the method of management has important significance for gas.
出处 《煤》 2017年第5期7-9,35,共4页 Coal
关键词 T-S模糊神经网络 瓦斯涌出量 预测分析 T - S fuzzy neural network gas emission forecast analysis
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