基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判

发布时间：2018-09-07 09:48

【摘要】：为了对煤层含气量进行有效分析,以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防,提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优,构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型,并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示:耦合模型的预判的最大相对误差为1.47%,较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力,能实现煤层含气量的有效预测.
[Abstract]:In order to carry on the effective analysis to the coal seam gas content, in order to realize the coal bed methane reliable drainage and the gas disaster prevention, In this paper, a genetic algorithm (GA) is proposed to optimize the gas content in coal seam of (ANNs) based on artificial neural network. Ga algorithm is used to optimize the weight and threshold of ANNs network, and a nonlinear prediction model of gas content in coal seam based on ANNs coupled GA algorithm is constructed. Combined with the field measured data are analyzed. The simulation results show that the maximum relative error of the coupled model is 1.47, which has higher prediction accuracy and better generalization ability than other models, and can realize the effective prediction of coal seam gas content.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院;矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51174109)
【分类号】：TD712

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2227903