【摘 要】
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采集35个矿区新煤层煤样,在实验室条件下测定煤质化学组成和结构参数.采用十折交叉验证方法合理确定隐含层神经元数,构建包含13个影响因子为输入参数的3层BP人工神经网络,利
【机 构】
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大连市热电集团有限公司,辽宁工程技术大学环境科学与工程学院,阜新新绿环境科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1261121）;博士科研启动基金资助项目（16-1199）
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采集35个矿区新煤层煤样,在实验室条件下测定煤质化学组成和结构参数.采用十折交叉验证方法合理确定隐含层神经元数,构建包含13个影响因子为输入参数的3层BP人工神经网络,利用建立的神经网络模型进行煤尘润湿接触角估算.结果表明,隐含层神经元数对接触角估算结果影响较大,选择适宜的隐含层神经元数有利于降低相对估算误差;当隐含层神经元数为11个时,煤尘润湿接触角估算结果与实测结果相关性系数为R2=0.962,相对误差介于1.74%~15.48%之间,结果相对误差平均值为5.70%.说明利用BP神经网络建立的煤尘润湿
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