共查询到15条相似文献,搜索用时 296 毫秒
1.
2.
3.
为了提高煤与瓦斯突出预测精度,选取瓦斯含量、瓦斯压力、瓦斯放散初速度等11个因素作为判别指标,将煤与瓦斯突出强度分为无突出、小型突出、中型突出、大型突出4个等级。利用贵州黔西北煤矿资料中的28组数据作为训练学习样本,建立了煤与瓦斯突出危险等级预测的PCA-Fisher判别分析模型,再利用资料中其余6组数据作为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与BP神经网络模型和Fisher判别模型的判别结果进行比较。结果表明:PCA-Fisher判别模型具有更高的准确性和可靠性,可以对煤与瓦斯突出危险等级进行有效预测。 相似文献
4.
煤与瓦斯突出灰色-神经网络预测模型的建立及应用 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
5.
6.
煤与瓦斯突出灰色-神经网络预测模型的建立及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
7.
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. 相似文献
8.
9.
为有效预测矿井内煤与瓦斯突出的危险程度,对其影响因素做了分析与探讨,分别构建了基于粒子群优化算法以及遗传算法支持向量机的煤与瓦斯突出预测模型,并且通过实例对两种模型预测的准确性进行了验证。分别利用单项以及综合指标、BP神经网络以及PSO-SVM模型、GA-SVM模型,对寺河煤矿二号井的突出区域进行预测比较。结果表明,PSO-SVM的预测模型不仅可以在小样本数据中预测出煤与瓦斯突出程度的大小,而且综合预测结果更加精确,其在解决矿井内煤与瓦斯突出的小样本数据中显示出更加强大、通用的性能。 相似文献
10.
神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
应用神经网络中的BP网络模型对金竹山矿区煤与瓦斯突出进行了预测。为了加快神经网络模型的收敛速度,增强其跳出局部极小点的能力,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法(SA法)相结合的方法。实际应用表明,该模型预测准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
In order to predict the danger of coal and gas outburst in mine coal layer correctly, on the basis of the VLBP and LMBP algorithm in Matlab neural network toolbox, one kind of modified BP neural network was put forth to speed up the network convergence speed in this paper. Firstly, according to the characteristics of coal and gas outburst, five key influencing factors such as excavation depth, pressure of gas, and geologic destroy degree were selected as the judging indexes of coal and gas outburst. Secondly, the prediction model for coal and gas outburst was built. Finally, it was verified by practical examples. Practical application demonstrates that, on the one hand, the modified BP prediction model based on the Matlab neural network toolbox can overcome the disadvantages of constringency and, on the other hand, it has fast convergence speed and good prediction accuracy. The analysis and computing results show that the computing speed by LMBP algorithm is faster than by VLBP algorithm but needs more memory. And the resuits show that the prediction results are identical with actual results and this model is a very efficient prediction method for mine coal and gas outburst, and has an important practical meaning for the mine production safety. So we conclude that it can be used to predict coal and gas outburst precisely in actual engineering. 相似文献
13.
为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性 ,本文基于反向BP神经网络提出了一种改进的自适应变步长BP网络模型 ,加快了BP网络的收敛速度。实际应用效果表明 ,该模型具有收敛速度快、准确性高、可靠性和实用性强等特点 ,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法 相似文献
14.
人工神经网络应用于煤与瓦斯突出强度预测的探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了人工神经网络的原理及算法,并从地质角度出发,建立了突出强度预测的BP网络模型,通过实例应用,结果表明,只要有足够的实测作为样本,人工神经网络用于突出强度预测是可行的。 相似文献