基于灰色BP神经网络模型的煤矿地下水位预测研究OA
Prediction of Underground Water Level of the Coal Mine Based on Grey BP Neural Network Model
针对煤矿地下水位监测精度不高的问题,提出灰色BP神经网络预测煤矿地下水位的模型.分别利用灰色预测理论、BP神经网络模型和灰色BP神经网络对某煤矿一观测井地下水位进行预测,仿真数据表明采用灰色BP神经网络模型预测煤矿地下水位更为准确.
In order to resolve the problem of the low accuracy of monitoring underground water level of coal mine,a novel model for prediction of the underground water level of the coal mine based on the grey BP neural network is proposed in this paper.By utilizing the methods of the gray theory,BP neural network and grey BP neural network model respectively,we obtain a set of observation data from the given well to forecast the groundwater level.The experiment results…查看全部>>
李爱国;李桂萍
陕西工业职业技术学院 咸阳712000西安翻译学院 西安710105
信息技术与安全科学
地下水位灰色理论神经网络灰色BP神经网络模型
underground water levelgrey theoryneural networkgrey BP neural network model
《计算机与数字工程》 2013 (7)
抽放条件下采空区流场的叠加方法研究
1186-1188,3
国家自然科学基金项目(编号:51104116)资助.
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