改进BP神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

影响煤与瓦斯突出的因素较多,且呈现出复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络对煤与瓦斯突出进行预测,存在收敛速度慢及易陷入局部极小两个突出问题。为了克服缺陷、提高煤与瓦斯突出预测的精准性,笔者提出了一种改进的BP神经网络,并将其应用到煤与瓦斯突出预测中,建立了基于MATLAB神经网络工具箱的改进BP神经网络模型,并以此模型为基础,研发了煤与瓦斯突出预测系统。通过试验可知,该系统可使煤与瓦斯突出预测管理工作更加准确、可靠和高效。     

粒子群算法在煤与瓦斯突出危险预测中的应用

煤与瓦斯突出危险是影响煤矿生产安全的一个重大问题,为了解决危险预测的问题,将反映煤与瓦斯突出的六个指标:垂深、倾角、巷道类型、煤层厚度、地质构造和作业方式作为输入层参数,使用BP神经网络与粒子群算法结合建立模型,导入数据到Matlab中进行模拟仿真,将预测结果与实际情况相对比。结果表明:粒子群算法结合神经网络对预测煤与瓦斯突出危险是有效的,相较于传统预测方法,其预测的速度、精度都有所提升,可以将该算法应用到突出危险预测当中。     

煤与瓦斯突出BP神经网络预测系统研究

煤与瓦斯突出是严重危害煤矿安全生产的一种非线性瓦斯动力灾害。文章将BP神经网络运用于煤与瓦斯突出预测模型,从煤与瓦斯突出的原因、BP神经网络用于煤与瓦斯突出预测的原理、运用实例三方面,对利用BP神经网络预测煤与瓦斯突出的研究加以阐释,证明了BP神经网路预测系统的精度高于传统系统。     

工作面煤与瓦斯突出电磁辐射的神经网络预测方法研究

以自适应神经网络的基本原理为基础，系统研究了煤与瓦斯突出电磁辐射自适应神经网络预测的原理，将电磁辐射自适应神经网络模型应用于煤与瓦斯突出危险性预测，实现了煤与瓦斯突出危险性的电磁辐射动态趋势预测．应用结果表明，煤与瓦斯突出电磁辐射神经网络预测法具有预测方法简单、准确性高等特点，可应用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测．     

基于神经网络的煤与瓦斯突出强度预测专家系统

针对煤与瓦斯突出影响因素多、难以建立数学模型进行预测的难题,选取平煤集团煤与瓦斯突出案例作为学习样本,利用神经网络自学习能力强的特点构建专家知识库,开发煤与瓦斯突出强度预测专家系统;以采集到的实时数据作为预测样本进行预测验证。结果表明:该系统有较好的预测能力,提高了煤与瓦斯突出强度预测的准确性和及时性。     

基于因子分析与BP神经网络的煤与瓦斯突出预测

为提高煤与瓦斯突出预测的可行性与准确性,将因子分析法与BP神经网络方法相结合,提出一种改进的BP神经网络预测方法。根据平顶山八矿煤与瓦斯突出相关主要影响因素的原始数据,使用因子分析法对9个煤与瓦斯突出影响因素的原始数据进行降维处理,得到3个公共因子;将3个公共因子代替原有的9个煤与瓦斯突出影响因素作为BP神经网络输入层参数,建立因子分析法与BP神经网络法相结合的煤与瓦斯突出预测模型,对平顶山八矿煤与瓦斯突出进行预测。选取平顶山八矿煤与瓦斯突出样本对改进的BP神经网络预测方法进行验证,结果表明:3个预测样本的相对误差分别为1. 79%、3. 54%、0. 83%,均小于10. 00%。采用改进的BP神经网络预测方法可有效解决传统的BP神经网络因为输入层参数过多而数据处理效率低、迭代速率慢与精确度低等问题。     

基于GIS的煤与瓦斯突出预测系统研究

本煤与瓦斯突出预测系统以GIS为平台,运用VB编程技术,以神经网络算法为基础,根据对煤与瓦斯突出有重大影响的四个参数的分析,建立了对矿井工作面的煤与瓦斯突出预测,为以后在煤与瓦斯突出预测工作中的实际应用奠定了理论基础。     

遗传算法与神经网络的结合在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用研究

将反映煤与瓦斯突出的重要特征指标:最大钻屑量(S)、钻屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q0)和煤的坚固性系数(f)通过神经网络与遗传算法有效结合,建立煤与瓦斯突出危险性预测模型,并通过现场实测数据进行突出危险性预测。结果表明:两种算法的结合对煤与瓦斯突出危险性预测是有效的,它与传统的预测方法相比收效速度更快,容错能力更强,预测精度更高。     

煤与瓦斯突出预测的SOFM模型及应用

煤与瓦斯突出是煤矿生产活动中常见的一种动力灾害之一,其危险性等级评价是煤矿安全生产的必要前提和保证。文章综合考虑煤与瓦斯突出发生的地应力、瓦斯和煤的物理力学性质等条件,选取地质破坏程度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及开采深度作为煤与瓦斯突出危险性预测的评价指标。基于此,文章借签一种自组织特征映射(SOFM)神经网络,建立煤与瓦斯突出危险性预测的SOFM神经网络模型,将SOFM神经网络模型应用于国内26个典型矿井的煤与瓦斯突出危险性预测。研究表明,SOFM神经网络模型预测效果较好,其正判率为92.31%。说明该模型可为小样本、多指标的煤与瓦斯突出预测提供一种新的思路。     

BP神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

鉴于煤与瓦斯突出对煤矿的安全生产的威胁以及其影响因子的复杂性,合理的选择煤与瓦斯突出预测的影响因子,利用非线性的BP人工神经网络建立煤与瓦斯突出强度预测模型,来预测煤与瓦斯突出强度的大小。结果显示,煤与瓦斯突出强度的预测值与实测值吻合得较好,表明采用BP神经网络预测煤与瓦斯突出强度是可行的,为矿井煤与瓦斯突出的预测提供了一种预测精度较高的方法。     

灰色理论在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

利用灰色理论分析了煤与瓦斯突出的各影响因素,得出煤与瓦斯突出的主控影响因素,输入人工神经网络预测系统,建立灰色理论-神经网络相结合的煤与瓦斯突出预测模型。经过在贵州某煤矿突出预测中应用,结果表明,该模型对煤矿煤与瓦斯突出预测是可行的。     

基于遗传算法—BP神经网络的突出强度预测

煤与瓦斯突出强度的预测对研究煤与瓦斯突出,保证矿井安全正常生产有着重要意义。本文提出采用遗传算法结合BP神经网络的模型来预测突出强度,采用遗传算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化,将优化好的权重与阈值作用于网络进行训练,直至性能函数符合要求。实际计算表明,该模型有较好的预测精度,且克服了普通BP神经网络训练时间长、收敛速度慢的缺点,在已知瓦斯膨胀能和煤层厚度的前提下,可以用该模型对突出强度进行预测。     

煤与瓦斯突出灰色-神经网络预测模型的建立及应用

对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,以此确定人工神经网络的输入参数.并应用改进的BP算法,选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本,将经过网络预测的结果与传统方法的计算结果进行对比.结果表明该灰色一神经网络模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求.     

BP神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出是一种极其复杂的瓦斯动力灾害现象.采用煤与瓦斯突出预测常用的7项指标作为输入值,基于BP神经网络的非线性自主学习能力,智能化、定量化地识别煤与瓦斯突出的类型.该模型基于MATLAB的神经网络工具箱加以实现.实验结果证明,基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测模型结果可靠,效果良好,应用性比较强.     

煤与瓦斯突出灰色-神经网络预测模型的建立及应用

对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,以此确定人工神经网络的输入参数．并应用改进的BP算法,选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型．选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本,将经过网络预测的结果与传统方法的计算结果进行对比．结果表明该灰色-神经网络模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求．     

煤与瓦斯突出灰色-神经网络预测模型的建立及应用

对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,以此确定人工神经网络的输入参数．并应用改进的BP算法,选择灰关联分析的5个优势因子作为输入参数,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型．选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本,将经过网络预测的结果与传统方法的计算结果进行对比．结果表明该灰色-神经网络模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求．     

基于GIS的煤与瓦斯突出综合模糊预测系统

针对煤与瓦斯突出的特点,基于煤与瓦斯突出预测专家系统建造的关键技术及GIS系统开发方法与专家系统的衔接技术,采用公共接口模块的外连式结构进行集成,提出了煤与瓦斯突出预测的专家系统与GIS为一体的集成系统.将专家系统技术与地理信息系统技术结合并引入传统的地质学科是一个有益探索,该系统能够较准确地对煤与瓦斯突出进行预测.     

基于BP神经网络灰色关联分析的煤与瓦斯突出危险性预测

基于BP神经网络理论和灰色关联分析,建立了煤与瓦斯突出危险性预测模型,使用数学软件MATLAB7.0,对收集资料的煤层进行了突出危险程度预测,预测结果与矿井实际情况相符。表明灰色关联BP神经网络模型对煤与瓦斯突出危险性预测准确性高,具有较高的实用性。     

BP神经网络和线性神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

煤与瓦斯突出预测对于煤矿安全生产具有重要意义。人工神经网络是一种用于处理非线性问题的较好方法。采用人工神经网络原理,建立煤与瓦斯突出预测的神经网络模型,为煤与瓦斯突出预测提供新的理论参考依据。研究了线性神经网络和BP神经网络的工作原理,论述了基于MatLab的编程实现。结果表明,两种方法均能满足要求,但BP神经网络的预测精度更高。     

利用MATLAB神经网络进行煤与瓦斯突出预测的研究

从煤与瓦斯突出的机理出发，考虑煤与瓦斯突出的综合影响因素，利用MATLAB神经网络工具箱，在VC 中嵌入MATLAB神经网络模块，建立了能够准确预测煤与瓦斯突出的神经网络预测模型，并制成了相应的预测软件。应用该软件进行实际检验，预测结果完全与实际相吻合，可以用来准确预测工作面煤与瓦斯突出。