基于拟牛顿优化算法BP神经网络的瓦斯灾害预测模型
戴洪磊
韩李涛
陈传法
1.山东科技大学测绘学院,山东青岛,2665102.山东科技大学测绘学院,山东青岛,2665103.山东科技大学测绘学院,山东青岛,266510
摘要：矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿（Newton）优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明：该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。
关键词：瓦斯灾害BP神经网络拟牛顿优化算法预测模型
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
论文发表日期：2012-01-01
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：4( 11-14 )
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