基于贝叶斯正则化BP人工神经网络的煤与瓦斯突出预测的研究
李洋
石必明
1.安徽理工大学能源与安全学院,安徽,淮南,2320012.安徽理工大学能源与安全学院,安徽,淮南,232001
摘要：文章介绍了BP人工神经网络和贝叶斯正则化算法的原理,探讨了贝叶斯正则化BP人工神经网络模型的建立,通过改变隐含层神经元个数的实验建立了只含1个隐含层且隐含层仅需1个神经元的煤与瓦斯突出预测模型的最佳网络结构.对该网络采用煤与瓦斯突出的预测指标进行训练、检测的结果表明,该网络预测的煤与瓦斯突出的危险程度与实际情况完全吻合;对该网络输入层输入的煤与瓦斯突出的预测指标、对输出层输出的预测结果的权值进行分析的结果表明,煤层地质构造类型对煤与瓦斯突出的影响为最大.上述研究结果对煤与瓦斯突出的预测预防研究、提高煤与瓦斯突出预测的准确性具有一定的参考价值.
关键词：煤矿煤与瓦斯突出贝叶斯正则化算法BP人工神经网络预测
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
论文发表日期：2009-01-01
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：5( 1-5 )
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