基于BP神经网络的瓦斯隧道突出预测系统开发研究

发布时间：2018-03-13 11:24

  本文选题：瓦斯隧道　切入点：瓦斯突出　出处：《铁道标准设计》2014年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：瓦斯隧道突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型。为了提高突出预测的准确性和增强预测方法的可操作性,采用BP神经网络建立瓦斯隧道突出预测数学模型。借助ASP.NET技术、C#语言和SQL Server 2008数据库,在C#.NET环境下利用Matlab引擎技术调用神经网络工具箱,成功构建了突出预测系统。以肖家梁隧道为例对该系统进行实际检验,预测结果与隧道实际状况达到了较好的一致性,可实现瓦斯隧道突出的准确预测。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of outburst prediction and enhance the maneuverability of forecasting methods, it is difficult to establish a suitable multi-index nonlinear forecasting model for gas tunnel outburst because there are many influencing factors. BP neural network is used to establish the mathematical model of gas tunnel outburst prediction. With the help of ASP.NET technology and SQL Server 2008 database, the neural network toolbox is called by Matlab engine technology in the environment of C#.NET. The outburst prediction system has been successfully constructed. Taking Xiao Jialiang tunnel as an example, the system has been tested, and the prediction results are in good agreement with the actual situation of the tunnel, which can realize the accurate prediction of gas tunnel outburst.
【作者单位】： 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室;
【基金】：教育部创新团队发展计划资助(IRT0955)
【分类号】：U456.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1606195