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为提高预测模型的可靠性,实现对煤层未采区域瓦斯含量的精确预测,以山阳煤矿5#煤层为研究对象,进行未采区瓦斯含量的预测。运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型;结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络训练,再对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:该预测模型预测瓦斯含量,精度较高,效果较好,能满足工程要求。采用多元线性回归-BP神经网络可以对未开采区域煤层瓦斯含量进行准确预测,为矿井瓦斯灾害防治提供一定的参考依据。 相似文献
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为保证浮选机既有足够的充气量,又能产生矿物浮选所需的静态分选环境,通过将离心叶轮与搅拌叶轮有机结合,设计了双叶轮控制系统浮选机。在前期研究的基础上,通过固定双叶轮浮选机离心叶轮结构参数,选取双叶轮浮选机搅拌叶轮直径和转速为输入因子,磷矿选矿效率为输出因子,建立了双叶轮浮选机选矿效率预测模型,并通过样本检验了模型的准确性。研究结果表明:建立的BP神经网络模型能准确预测双叶轮浮选机选矿效率,预测值与试验值的相对误差一般小于5%;建立的选矿效率预测模型可用于双叶轮浮选机浮选参数的优化控制与决策,可减少试验量,节省人力、物力和时间。 相似文献
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基于BP神经网络的地下水水位预测 总被引:9,自引:0,他引:9
基于BP网络模型 ,对地下水水位变化规律进行了定量预测。网络模型由三层构成 :输入层、隐含层、输出层。节点单元以及各层间的连接强度决定了BP网络的执行情况。实验结果表明 ,BP神经网络是一种较为有效的预测方法 相似文献
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针对标准BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等缺陷,采用改变传递函数和改变学习率寻找最优权2种方法对其改进。通过分析车削零件表面粗糙度的影响因素,应用改进的BP神经网络,借助计算机编程计算,进行车削加工的精度预测。仿真结果表明,此方法能够达到较好的预测效果。 相似文献
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根据煤炭企业的实际情况,分析并找出影响煤炭价格的主要因素,采用BP人工神经网络作为煤炭价格模型的非线性建模方法,对煤炭价格进行预测并通过误差对比分析其准确性。结果表明,BP神经网络能很好地反映变量之间的非线性相关性,并且能够高精度地预测煤炭价格,为煤炭企业的生产经营决策和政府部门政策体系的建立提供了重要依据。 相似文献
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为简化矿山预裂爆破效果预测环节、提高预测精准度,针对传统预裂爆破效果评价注重预裂坡面成型的不足,考虑到露天矿山边坡时常受到爆破破岩振动等动态荷载影响的特点,结合BP神经网络,提出了既考虑坡面成型标准又顾及爆破振动对边坡影响的矿山预裂效果预测方法。将单孔装药量、平均孔深、孔距、振动速度峰值(水平、垂直)、振动主频(水平、垂直)、爆心距等参数作为神经网络输入参数,将预裂坡面的平均振动速度、半孔率、不平整度、裂隙系数等参数作为神经网络输出参数。基于24次临近边坡的爆破技术数据建立了矿山预裂爆破效果的BP神经网络预测模型。3次现场爆破预测试验表明:通过神经网络内部的自组织结构,将岩石性质、工程地质条件等与控制预裂爆破效果有关的因素进行简化,可将平均振动速度的预测相对误差控制在7%左右,将半孔率、不平整度、裂隙系数的预测相对误差控制在3%左右,对于提高爆破预裂效果的预测精度有一定的参考价值。 相似文献
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为精确预计锦界矿某工作面开采沉陷,首先结合该工作面的地质资料、采掘工作平面图及孔柱状图,采用FLAC3D软件建立了该工作面开采沉陷仿真模型,得到工作面推进100、300、500、700 m时的开采沉陷数据;其次基于该类数据对BP神经网络预计模型进行训练和验证,建立沉陷数据与工作面推进距离的非线性关联;然后用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络模型的结构参数和连接权值阈值进行优化,并引入遗传算法(Genetic algorithm,GA)中的自适应变异因子以一定概率初始化部分变量,以解决PSO算法易陷入局部最优解的问题,避免BP神经网络模型易陷入局部最小值、训练收敛速率低以及PSO算法易早熟收敛等问题。分别采用BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型以及所提模型进行试验对比,并引入偏差平方和(Sum of squares for total,SST)对各模型的预计精度进行评价,研究表明:在工作面分别推进100,300,500 m的情况下,BP神经网络模型的SST值分别为0.056,0.062,0.066,PSO-BP神经网络模型的SST值分别为0.049,0.054,0.048,所提模型的SST值分别为0.028,0.026,0.031,明显小于前两者,表明该模型有助于提高矿区开采沉陷预计精度,有一定的实用价值。 相似文献
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焦炭的质量对高炉冶炼的生产有着重要的影响,为了解决焦炭质量预测问题,提出了基于BP神经网络的质量预测算法,文中详细阐述了该模型的建立过程和实现方法,同时也给出了在进行模型处理的时候数据预处理的方法。利用人工神经网络对非线性问题的模拟能力,构建了焦炭质量预测模型,测试结果表明在100组不同类型的焦炭质量预测分析中,质量预测的精度达到了95%。 相似文献
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简述了人工神经网络的基本原理,通过实例建立了时间序列BP网络模型,并利用已有观测数据对网络进行了训练和测试,经过与实测值进行对比回归分析,证明了该网络的有效性和精确性,可作为一种预测方法对地表沉降做出预测。 相似文献
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为克服传统的矿井巷道摩擦阻力系数测试方法工作量大、效率低等缺点,以摩擦阻力系数理论为基础并结合现场实际资料分析,归纳出影响矿井巷道摩擦阻力系数的主要因素:巷道断面积、巷道周长、巷道支护方式和巷道断面形状。构建基于BP神经网络的摩擦阻力系数预测模型,选取典型数据作为BP神经网络的学习样本和测试样本,运用Matlab软件进行网络训练,得到优化的网络模型。利用优化的网络模型对板石矿和大明一矿随机测点进行摩擦阻力系数预测,预测值与实测值误差不超过10%,表明该网络模型的预测结果具有较高的可靠性和工程实践价值。 相似文献
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基于遗传BP神经网络模型的矿区开采沉陷预计 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决常规方法监测矿区开采沉陷的可控性、可操作性差及精度低等问题,采用BP神经网络模型拟合矿区高程值对开采沉陷进行预计是一种有效方法。但传统BP神经网络模型为反向传播算法,在训练时需多次试算方可确定神经网络系统的连接权值和阈值,具有易陷入局部最小值、收敛慢等不足。为此,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对BP神经网络模型参数进行优化以提高其泛化能力,构建了遗传BP神经网络模型(GA-BP)。以某矿区首采工作面地表25个已进行了三等水准联测的高程监测点数据作为遗传BP神经网络模型(GA-BP)的训练样本(15个监测点数据)和测试样本(其余10个监测点数据),分别采用BP神经网络模型、二次曲面拟合等方法与其进行试验对比,结果显示:遗传BP神经网络模型(GA-BP)具有更高的内、外符合精度及更小的残差,表明该方法有助于实现对矿区开采沉陷的高精度预计。 相似文献