基于PSO算法优化的自组织竞争神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

发布时间：2018-04-30 01:21

  本文选题：煤与瓦斯突出 + 预测指标　； 参考：《中国煤炭》2013年01期

【摘要】：为了提高煤与瓦斯突出预测的准确率和方法的合理性,在分析突出机理的基础上,提出了运用经PSO算法优化的自组织竞争神经网络来预测煤与瓦斯突出的方法。由于影响突出的因素是多方面的,根据可以反映其相互关系最大钻屑量(S)、煤屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q)和煤的坚固性系数(f)来建立预测模型,并且运用PSO算法对网络权值进行优化。结果表明,该方法结果稳定,准确率高,因此运用该方法来预测煤与瓦斯突出是可行的。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of coal and gas outburst prediction and the rationality of the method, based on the analysis of outburst mechanism, a self-organization competitive neural network optimized by PSO algorithm is proposed to predict coal and gas outburst. Because the factors that influence the outburst are various, the prediction model is established according to the maximum drilling debris quantity, the analytical index of coal cuttings, the initial velocity of gas emission from borehole and the coefficient of coal solidity (f), which can reflect the relationship between them. And the PSO algorithm is used to optimize the network weights. The results show that the method is stable and accurate, so it is feasible to predict coal and gas outburst.
【作者单位】： 太原理工大学矿业工程学院;太原理工大学;太原科技大学;
【分类号】：TD713.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1822441