基于灰色理论与BP神经网络的煤层瓦斯含量预测方法

论文摘要

运用瓦斯地质理论分析了影响煤层瓦斯赋存的主要因素,并采用灰色关联分析法对影响煤层瓦斯含量的主要因素进行了关联度分析,选取CH4(%)、围岩岩性、煤层埋深3个主要因素作为BP神经网络的输入端神经元,构建出了预测瓦斯含量的预测模型,并进行网络训练,最后对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:采用BP神经网络模型预测瓦斯含量比多元线性回归法的精度更高,能满足工程要求,对于煤层瓦斯含量的准确预测具有一定指导意义。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐刚,王磊,王海涛,王凯,冯远照

关键词: 瓦斯含量预测,地质因素,灰色关联度,神经网络,网络训练

来源: 煤炭技术 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技

专业: 非线性科学与系统科学,矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术

单位: 西安科技大学安全科学与工程学院,西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室,兰州煤矿设计研究院

基金: 国家重点研发计划(2018YFC0807805,2018YFC0808303),国家自然科学基金资助项目(51404189,51404190),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2015JQ51191),西安科技大学博士后启动金(2018QDJ053)

分类号: TP183;N941.5;TD712.3

DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2019.11.028

页码: 82-85

总页数: 4

文件大小: 202K

下载量: 187

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