《表3 BP神经网络瓦斯含量预测值及误差分析表》

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《基于灰色理论与BP神经网络的煤层瓦斯含量预测方法》

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采用MATLAB神经网络工具箱对样本数据进行训练。本文采用动量BP算法的traingdm（）函数进行训练。根据工程实际，所训练的模型主要参数设定：学习速率为0.1，训练期望误差精度为0.000 1，最大训练次数为15 000次。选择表1中18个钻孔数据中的前14个钻孔数据作为训练样本，然后将后4个钻孔作为验算钻孔，用训练好的BP神经网络对后4个钻孔瓦斯含量进行预测，检验训练好的BP神经网络预测模型的可靠性，检验结果如表3所示。