本文關(guān)鍵詞：基于灰色關(guān)聯(lián)分析-GA-BP模型預(yù)測煤層瓦斯含量

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【摘要】：為提高煤層瓦斯含量預(yù)測的精度和效率,提出用灰色關(guān)聯(lián)分析從影響因素中篩選主要因素,結(jié)合運用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測煤層瓦斯含量的方法。通過遺傳算法(GA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易過早收斂極小值以及收斂速度慢的問題。用Matlab構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)分析-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選取成莊礦3#煤層的含量與影響因素作為實驗數(shù)據(jù)對該模型進行實驗分析,比較三個的預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果。實驗結(jié)果表明:頂板泥巖厚度、煤層厚度、基巖厚度、煤層深度是影響成莊礦3#煤層瓦斯含量的主要因素。灰色關(guān)聯(lián)分析-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型平均相對誤差為2.77%,比后兩種預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果好,能準(zhǔn)確預(yù)測煤層瓦斯含量。
【作者單位】： 河南省瓦斯地質(zhì)與瓦斯治理重點實驗室—省部共建國家重點實驗室培育基地;河南理工大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;煤炭安全生產(chǎn)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： 灰色關(guān)聯(lián)分析 瓦斯含量預(yù)測 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Matlab軟件
【基金】：長江學(xué)者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃資助(編號:IRT1235) 河南省高等學(xué)校青年骨干教師計劃資助(編號:649083) 河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃項目資助(編號:142300413233)
【分類號】：TD712.5
【正文快照】： 煤層瓦斯含量是瓦斯地質(zhì)規(guī)律的主要組成部分,煤層瓦斯含量的準(zhǔn)確預(yù)測無論在礦井瓦斯治理方面與科學(xué)研究方面都至關(guān)重要[1]。但是限制瓦斯含量的因素復(fù)雜多樣,各個因素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系,到目前為止,沒有有效的方法來準(zhǔn)確預(yù)測煤層瓦斯含量。隨著生產(chǎn)力的提升,以及國家

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本文編號：1063051