基于灰色理论-BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究

发布时间：2019-05-06 10:55

【摘要】：煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治的主要参数之一,影响其分布特征的地质因素有很多。利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要影响因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端建立了煤层瓦斯含量预测模型。对该预测模型进行训练与仿真检验,并与传统的多元线性回归预测方法进行比较分析。
[Abstract]:Coal seam gas content is one of the main parameters of mine gas disaster prevention, and there are many geological factors affecting its distribution characteristics. Eight geological factors affecting gas content in coal seam were analyzed by grey relational analysis of grey theory, and four main influencing factors were selected: fault distance, depth of burial, thickness of bedrock and volatile matter. As the input of BP neural network model, the prediction model of coal seam gas content is established. The model is trained and simulated, and compared with the traditional multi-linear regression prediction method.
【作者单位】： 贵州工程应用技术学院矿业工程学院;河南理工大学安全科学与工程学院;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;
【基金】：国家“十二五”科技重大专项课题基金资助项目(2011ZX05040-005)
【分类号】：TD712.3

【参考文献】

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【共引文献】

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