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基于动态神经网络的瓦斯浓度实时预测方法
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针对矿井中瓦斯浓度变化的时变性、非线性等特点,提出了一种动态神经网络瓦斯浓度实时预测模型。该模型利用历史数据建立初步预测模型,通过实时采集的瓦斯浓度数据进行预测,并用新数据及时调整预测模型的学习参数和结构参数,使得预测模型能够根据瓦斯浓度的动力学特性及时更新。用矿井实测瓦斯浓度数据进行试验,结果表明该模型较其他静态预测模型的预测精度有明显的提高。
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来源 ：
控制工程
年份： 2016
期： 04
卷： 23
页码： 478-483
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