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针对现有煤与瓦斯突出预测模型存在的不足之处，本文首先提出了基于RBF 神经网络的煤与瓦斯突出预测模型，并引用减聚类算法得到RBF 神经网络的中心参数。然后，采用煤与瓦斯突出实测数据对算法进行了验证，结果表明该方法具有良好的适用性和有效性。
关键词：煤与瓦斯突出；RBF 神经网络；减聚类算法
Abstract: In view of the problem existing in the prediction model of coal and gas out burst, in this paper a prediction method of coal and gas out burst based on RBF nerve network is put forward, and the central parameter of RBF nerve network can be figured out by introducing subtractive clustering method. Then the algorithm is validated through experimental data of coal and gas out burst, and the results indicates the practicability and efficiency of the new prediction model.
Key words: coal and gas out burst; RBF nerve network; subtractive clustering method
关键词：煤与瓦斯突出；RBF 神经网络；减聚类算法
Abstract: In view of the problem existing in the prediction model of coal and gas out burst, in this paper a prediction method of coal and gas out burst based on RBF nerve network is put forward, and the central parameter of RBF nerve network can be figured out by introducing subtractive clustering method. Then the algorithm is validated through experimental data of coal and gas out burst, and the results indicates the practicability and efficiency of the new prediction model.
Key words: coal and gas out burst; RBF nerve network; subtractive clustering method
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