斜坡蠕滑预报的相空间理论

基于数据处理的组合方法（ＧＭＤＨ），由时间序列重构相空间，对相点进行数据组合处理，建立了斜坡蠕滑预报模型。实例分析表明，该模型具有较高地预报精度。     

基于时序预报神经网络的斜坡变形预测方法

将神经网络理论引入到斜坡变形预测领域，利用时序数据构造训练样本，在训练过程中引入遗忘因子和期望因子，形成相应的网络结构，初步探索出了一条新的预测斜坡变形的理论方法。     

利用神经网络预测煤层底板突水

本文利用神经网络对已知样本进行学习。旨在预测煤层底板突水，取得了较好效果，为煤层底板突水预测提供了一条新途径。