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将模糊控制技术、分形理论中的时间序列分析方法与神经网络技术有机地结合起来 ,并运用于矿井瓦斯涌出量的预测中。通过对矿井瓦斯涌出量时间序列的模糊分形处理 ,用BP神经网络对影响因素间的非线性关系进行拟合。检验结果表明 ,模型可靠 ,预测精度高。
矿井瓦斯涌出量预测的模糊分形神经网络研究
【摘 要】
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将模糊控制技术、分形理论中的时间序列分析方法与神经网络技术有机地结合起来 ,并运用于矿井瓦斯涌出量的预测中。通过对矿井瓦斯涌出量时间序列的模糊分形处理 ,用BP神经网
【机 构】
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中国矿业大学资源与地球科学学院
【出 处】
：
煤炭科学技术
【发表日期】
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2004年02期
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