【摘 要】
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本文以程序升温实验得到的指标气体实验数据为训练样本,建立了基于RBF神经网络模型的煤自燃预测模型,借助于MATLAB软件,对龙东煤矿7162工作面采空区的煤温进行了有效预测。该
【基金项目】
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中国劳动关系学院校级科研项目20XYJS024
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本文以程序升温实验得到的指标气体实验数据为训练样本,建立了基于RBF神经网络模型的煤自燃预测模型,借助于MATLAB软件,对龙东煤矿7162工作面采空区的煤温进行了有效预测。该预测模型以CO浓度、C2H4浓度、C2H4/C2H6值作为输入单元,拓扑结构为3-12-1。预测结果表明,该神经网络模型预测效果很好,误差很小。可以将CO浓度作为煤自燃预测的主要指标气体,在煤温处于160℃~250℃之间时增加C2H4浓度作为辅助指标气体,在250℃以后增加C2H4/C2H6值辅助指标气体,提高煤自燃预测的准确度。该
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