瓦斯涌出量灰色-RBF网络模型的建立与应用

发布时间：2017-11-01 13:09

  本文关键词：瓦斯涌出量灰色-RBF网络模型的建立与应用

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【摘要】：为了减少瓦斯事故给煤矿生产带来的损失,本文在灰色模型预测煤矿瓦斯涌出量的基础上,结合神经网络理论,构建了灰色-RBF网络模型,充分利用灰色模型的"小样本、贫信息"的预测特点及RBF神经网络自学习、自适应能力特点。首先使用灰色模型对瓦斯涌出量进行初步预测,然后建立RBF网络模型进行再次预测,得到瓦斯涌出量的最终预测值;RBF网络模型的训练和预测计算用MATLAB软件完成。通过对安徽省某矿瓦斯涌出量的预测结果对比,灰色-RBF网络模型的预测误差分别为0.325和0.221,灰色模型预测误差为2.51和2.45,结果表明灰色-RBF网络模型预测明显高于单一灰色模型预测的预测精度。为煤矿瓦斯涌出量预测提供一种预测精度高的方法。
【作者单位】： 山东科技大学矿业与安全工程学院;
【关键词】： 瓦斯 灰色系统 RBF神经网络 MATLAB
【基金】：国家自然科学基金项目资助(编号:51474138)
【分类号】：TD712.5
【正文快照】： 瓦斯事故、特别是瓦斯爆炸事故,以破坏力强、人员伤亡众多而受到高度关注,是威胁我国煤矿安全生产工作的最为严重的事故。近年来,我国煤矿瓦斯防治成工作效显著,采取瓦斯抽放和矿井通风 等技术控制矿井风流中的瓦斯浓度或特定地点(如采空区)的瓦斯含量。瓦斯治理技术需要在科

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