【摘 要】
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应用人工神经网络理论,提出了矿井涌水量预测的新方法,并将其与自回归时序模型进行了比较验证,结果表明,运用神经网络方法进行矿井涌水量预测,精度高,自适应性强,在数据不十
【机 构】
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【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
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应用人工神经网络理论,提出了矿井涌水量预测的新方法,并将其与自回归时序模型进行了比较验证,结果表明,运用神经网络方法进行矿井涌水量预测,精度高,自适应性强,在数据不十分充足的情况下,效果尤其好于自回归模型。
Based on artificial neural network theory, a new method of forecasting mine water inflow was put forward and compared with the autoregressive time series model. The results show that neural network method is applied to predict the inflow of mine water with high accuracy and adaptability. In the case of insufficient data, the effect is particularly better than the autoregressive model.
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