基于二阶灰色神经网络的工作面瓦斯涌出量预测

发布时间：2017-08-17 07:22

  本文关键词：基于二阶灰色神经网络的工作面瓦斯涌出量预测

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【摘要】：煤矿瓦斯爆炸是造成矿山伤亡最为严重的事故之一,防止瓦斯事故发生是煤炭生产企业安全工作中的重中之重。如何准确、有效地对瓦斯涌出规律和涌出量进行分析与预测,并充分利用这些分析和预测信息实现煤矿企业的安全管理决策,是矿山企业安全生产亟待解决的重要课题之一。 为此,本文提出了一种二阶灰色神经网络模型来对矿井工作面瓦斯涌出量进行预测,并做了以下几方面的工作：首先,通过对影响工作面瓦斯涌出因素和瓦斯在煤层中的流动理论的分析,得出工作面瓦斯涌出是一个复杂的非线性动力学过程；其次,通过对目前国内常用的瓦斯涌出量预测方法的分析,发现传统的线性预测方法很难准确的建立瓦斯涌出量预测模型,而二阶灰色模型对于处理非线性的问题效果非常好,但是通过对二阶灰色预测模型的研究发现,此预测模型在幅值和频率突变时有较大的预测误差,通过对人工神经网络的研究分析,发现BP神经网络能够有效地解决这一问题,因此,本文建立了二阶灰色理论与BP神经网络的组合模型以实现对工作面瓦斯涌出量的准确预测；最后,以国投新集刘庄矿171303回采工作面为例,收集和整理了此工作面3月份到5月份的70多个瓦斯涌出量实测数据,以前60个绝对瓦斯涌出量的实测数据作为训练样本,后11个数据作为检测样本,建立了针对此工作面的瓦斯涌出量预测模型,并与二阶灰色预测模型和BP神经网络预测模型做了对比分析。 本文主要通过软件编程实现二阶灰色神经网络模型对171303回采工作面的瓦斯涌出量预测,得到的结果如下：二阶灰色神经网络模型的预测精度比较高,平均预测精度在90%以上,此模型与二阶灰色模型和BP神经网络模型相比,其预测曲线与真实值曲线最为吻合,具有更好的稳定性,预测速度比较快,而且整个预测过程主要运用Matlab通过计算机实现,方便、快捷。因此,采用此模型对矿井工作面瓦斯涌出量进行预测是可行的。
【关键词】：瓦斯涌出量 二阶灰色神经网络 工作面预测
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD712.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 绪论12-24
• 1.1 课题研究背景12-13
• 1.2 课题研究意义13
• 1.3 国内外研究现状及存在的问题13-22
• 1.4 研究内容和研究方法22-23
• 1.5 研究技术路线23-24
• 2 瓦斯涌出量影响因素及瓦斯流动的基本规律研究24-32
• 2.1 瓦斯概述24-26
• 2.1.1 瓦斯的基本概念24
• 2.1.2 瓦斯的生成24-25
• 2.1.3 煤层瓦斯含量25-26
• 2.2 瓦斯涌出量的概念26-27
• 2.2.1 瓦斯的涌出形式26
• 2.2.2 瓦斯涌出量26-27
• 2.3 影响瓦斯涌出量的因素27-30
• 2.4 工作面瓦斯在煤层中流动的基本规律30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 3 二阶灰色神经网络基础32-43
• 3.1 二阶灰色系统理论概述32-37
• 3.1.1 灰色系统理论概述32-33
• 3.1.2 灰色系统模型33-34
• 3.1.3 GM(1,1)系统模型概述34-35
• 3.1.4 二阶灰色系统模型35-37
• 3.2 BP神经网络37-39
• 3.2.1 人工神经网络概述37-38
• 3.2.2 BP神经网络模型38-39
• 3.3 灰色系统与神经网络的融合39-41
• 3.4 本章小结41-43
• 4 二阶灰色神经网络预测模型研究43-47
• 4.1 二阶灰色神经网络基础43-44
• 4.2 二阶灰色神经网络建立44-46
• 4.3 本章小结46-47
• 5 实例分析47-64
• 5.1 工作面简介47
• 5.2 Matlab软件介绍47-51
• 5.2.1 Matalb介绍47-48
• 5.2.2 Matlab工具箱介绍48-51
• 5.3 预测与分析51-63
• 5.3.1 模型参数的确定51-59
• 5.3.2 预测结果分析59-63
• 5.4 本章小结63-64
• 6 结论与展望64-66
• 6.1 结论64
• 6.2 展望64-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 作者简介及读研期间主要科研成果71

【参考文献】

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本文编号：687747