基于灰色关联分析-GA-BP模型预测煤层瓦斯含量

发布时间：2017-10-19 20:05

  本文关键词：基于灰色关联分析-GA-BP模型预测煤层瓦斯含量

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【摘要】：为提高煤层瓦斯含量预测的精度和效率,提出用灰色关联分析从影响因素中筛选主要因素,结合运用GA-BP神经网络预测煤层瓦斯含量的方法。通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络易过早收敛极小值以及收敛速度慢的问题。用Matlab构建灰色关联分析-GA-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络模型。选取成庄矿3#煤层的含量与影响因素作为实验数据对该模型进行实验分析,比较三个的预测模型的预测结果。实验结果表明:顶板泥岩厚度、煤层厚度、基岩厚度、煤层深度是影响成庄矿3#煤层瓦斯含量的主要因素。灰色关联分析-GA-BP神经网络预测模型平均相对误差为2.77%,比后两种预测模型的预测结果好,能准确预测煤层瓦斯含量。
【作者单位】： 河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室—省部共建国家重点实验室培育基地;河南理工大学安全科学与工程学院;煤炭安全生产河南省协同创新中心;
【关键词】： 灰色关联分析 瓦斯含量预测 GA-BP神经网络 Matlab软件
【基金】：长江学者和创新团队发展计划资助(编号:IRT1235) 河南省高等学校青年骨干教师计划资助(编号:649083) 河南省基础与前沿技术研究计划项目资助(编号:142300413233)
【分类号】：TD712.5
【正文快照】： 煤层瓦斯含量是瓦斯地质规律的主要组成部分,煤层瓦斯含量的准确预测无论在矿井瓦斯治理方面与科学研究方面都至关重要[1]。但是限制瓦斯含量的因素复杂多样,各个因素之间存在着复杂的非线性关系,到目前为止,没有有效的方法来准确预测煤层瓦斯含量。随着生产力的提升,以及国家

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本文编号：1063051