基于RBF网络的煤与瓦斯突出预测研究

摘要：

针对现有煤与瓦斯突出预测模型存在的不足之处,本文首先提出了基于RBF神经网络的煤与瓦斯突出预测模型,并引用减聚类算法得到RBF神经网络的中心参数.然后,采用煤与瓦斯突出实测数据对算法进行了验证,结果表明该方法具有良好的适用性和有效性.

关键词：煤与瓦斯突出、RBF神经网络、减聚类算法

所属期刊栏目：25

分类号：TD713(矿山安全与劳动保护)

资助基金：煤矿安全监测数据解析整合模型研究及应用;国家自然科学基金项目50674086;颁发机构:国家自然科学基金委员会;全矿井安全监测数据解析整合模型研究与应用;高等学校博士学科点专项科研基金

在线出版日期：2009-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：29-30,14