【摘 要】
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合理预测矿井涌水量,及时有效制订排水方案,是保证井下人员安全生产及经济开采的需要。根据煤矿井下涌水量影响因素的不确定性,选取的平均影响值通过误差反向传播网络,确定涌
【机 构】
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北京华夏矿安科技有限公司,黑龙江科技学院电气与信息工程学院
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合理预测矿井涌水量,及时有效制订排水方案,是保证井下人员安全生产及经济开采的需要。根据煤矿井下涌水量影响因素的不确定性,选取的平均影响值通过误差反向传播网络,确定涌水量各影响因素相关程度,实现涌水量影响因素的筛选。采用小波方法对涌水量进行分析,发现其相同的季节大致有相同的走势。依据小波中的时间聚合因子,建立了基于时间序列的小波神经网络短时预测模型,对某矿涌水量进行分析。结果表明：涌水量预测最大绝对误差为4.179 7m^3/d,最大相对误差为2.079%,最小绝对误差为0.000 5 m^3/d,最小相对
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