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。     

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。     

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。     

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.     

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．     

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。     

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．     

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.     

基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测专家系统

考虑到人工神经网络极强的非线性逼近能力以及专家系统在知识处理方面的优势,利用VB结合BP算法开发了BP网络,通过建立区域突出预测知识推理模型,将专家经验及可信度作为BP神经网络的输入单元和输出单元,利用嵌套技术把学习结果作为专家系统知识库的一部分,实现了基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测专家系统。结果表明,该系统预测精度比传统专家系统有明显提高。     

神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

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。     

煤与瓦斯突出强度预测的BP神经网络模型

煤与瓦斯突出是危害煤矿安全生产的主要因素,因此做好煤与瓦斯突出特别是突出强度的预测,为针对性的采取防突措施,防止突出事故的发生,减小突出所造成的危害具有重要的指导作用。通过对新安煤田二1煤层突出特征的统计分析和瓦斯地质规律的研究,找出了煤与瓦斯突出强度预测的主要影响因素。应用人工神经网络的有关知识,结合其主要影响因素建立适合于新安煤田煤与瓦斯突出强度预测的BP人工神经网络预测模型。并通过误差分析验证了该模型的正确性。     

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。     

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。     

浅析基于神经网络理论的瓦斯突出预测

分析了瓦斯突出影响因素及其的基础上，提出了应用神经网络技术进行煤与瓦斯突出预测的原理方法，并作出技术路线。     

层次分析法在煤与瓦斯突出预测中的应用

将层次分析法用于煤与瓦斯突出预测,利用层次分析算法对煤与瓦斯突出影响因素进行分析,确定煤与瓦斯突出的主要影响因素,并将其作为BP人工神经网络预测系统的输入,既简化了预测系统,加快了预测速度,又提高了预测的准确性。     

回采工作面瓦斯涌出BP神经网络分源预测模型及应用

基于回采工作面瓦斯涌出分源涌出，利用人工神经网络分别预测开采煤层、邻近煤层、采空区3种来源的瓦斯涌出量；因3种来源瓦斯涌出量的影响因素不同，为了避免不相关因素的干扰，提高预测精度，确定整个预测体系由开采层、邻近层、采空区等3个瓦斯涌出量预测神经网络组成，对每个涌出源分别建立神经网络预测模型；最后采用Matlab中BP神经网络算法，针对实际矿井进行应用，预测误差小.     

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。     

基于自适应变步长BP法的煤与瓦斯突出预测

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     

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。