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

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

所属期刊栏目：35

分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)

在线出版日期：2009-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5