基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究
黄凯波
朱权洁
张尔辉
1.华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊0652012.华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊0652013.华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201
摘要：瓦斯涌出是煤炭行业井下作业难以控制的一个危险因素.为研究瓦斯涌出量的变化规律,提高瓦斯涌出量预测的准确性,本文结合灰色理论与BP神经网络构建了灰色—BP神经网络系统用于矿井瓦斯涌出量的预测.以山西某矿为工程背景,以MATLAB软件为计算平台,对上述方法和模型进行了应用实践和现场验证,将灰色预测、BP神经网络和灰色—BP神经网络预测结果和原始数据进行了对比分析.研究结果表明:灰色—BP神经网络预测的数据精确度和可靠性更高,计算的结果与原始数据的规律基本一致.因此,灰色—BP神经网络系统能较准确地预测矿井瓦斯涌出量,对预测瓦斯涌出量的预测方面具有一定的指导作用.
关键词：矿山安全灰色理论BP神经网络瓦斯涌出量预测MATLAB
分类号：TP183(自动化基础理论)TD712.3(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(51604115)
论文发表日期：2020-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 16-22 )
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