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利用BP神经网络具有的"信息影射"特性,实现了影响煤与瓦斯突出的因素与突出事件之间的特定刺激-反应式感知和识别,进而挖掘和捕捉二者之间的内在相关规律,并将其应用于煤与瓦斯突出区域预测.对于原始BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部假饱和以及产生震荡等问题,通过调整学习系数、惯量系数等进行了改进,改进的BP神经网络在煤与瓦斯突出预测精度、预测效率方面明显优于传统预测方法.