10.3969/j.issn.1672-7169.2020.02.003
基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究
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.
矿山安全、灰色理论、BP神经网络、瓦斯涌出量预测、MATLAB
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TP183;TD712.3(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目;贵州省科技计划资助项目;贵州省优秀青年科技人才培养计划资助项目
2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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