【摘 要】
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瓦斯隧道突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型。为了提高突出预测的准确性和增强预测方法的可操作性,采用BP神经网络建立瓦斯隧道突出预测数学模型。借助AS
【机 构】
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西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室
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瓦斯隧道突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型。为了提高突出预测的准确性和增强预测方法的可操作性,采用BP神经网络建立瓦斯隧道突出预测数学模型。借助ASP. NET技术、C#语言和SQL Server 2008数据库,在C#. NET环境下利用Matlab引擎技术调用神经网络工具箱,成功构建了突出预测系统。以肖家梁隧道为例对该系统进行实际检验,预测结果与隧道实际状况达到了较好的一致性,可实现瓦斯隧道突出的准确预测。
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