基于灰色理论与 BP神经网络瓦斯涌出量预测研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于灰色理论与 BP神经网络瓦斯涌出量预测研究

作者

黄凯波朱权洁张尔辉
单位

华北科技学院　安全工程学院
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
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金资助项目（５１６０４１１５）；贵州省科技计划资助项目（［２０１８］３００３－１、［２０１８］３００３－２）；贵州省优秀青年科技人才培养计划资助项目（［２０１９］５６７５）
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