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基于灰色理论-BP神经网络预测瓦斯含量
引用本文:温建强,张岩,高帅帅,高望.基于灰色理论-BP神经网络预测瓦斯含量[J].能源技术与管理,2020(1):44-45,55.
作者姓名:温建强  张岩  高帅帅  高望
作者单位:柳林县能源局;吕梁市应急管理局
摘    要:以山阳矿5号煤层为研究对象,运用瓦斯地质学和灰色关联分析法,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。检验结果表明,采用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。因此,采用灰色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了一定的参考依据。

关 键 词:瓦斯预测  灰色关联度  BP神经网络  网络训练
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