为了达到准确、快速预测煤矿涌水量的目的,实现煤矿井下可靠、节能自动排水的需要,首先采用1-AGO对数据进行处理,得到规律性较强的累加数据,建立灰色预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值;利用某矿-600m工作面年均涌水量的历史数据进行建模,实验结果表明,灰色RBF模型在预测精度方面优于单一的灰色模型;其模型计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,提高了煤矿涌水量的预测精度。
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