基于BP神经网络的瓦斯含量预测

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摘要：以淮南矿区潘一矿13—1煤层为研究对象，在分析勘探钻孔资料的基础上，确定了煤层埋深及厚度、顶底板岩性、地质构造和煤变质程度是影响煤层瓦斯含量的主要因素；使用BP神经网络方法建立了瓦斯含量预测模型；结合实际数据，对预测模型进行训练和检验。预测结果表明：该模型比使用多元线性回归预测能获得更高的精度，说明预测模型可靠。

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 多元线性回归 预测模型 瓦斯含量 BP神经网络 预测模型