發(fā)布時間：2018-04-30 01:21

  本文選題：煤與瓦斯突出 + 預(yù)測指標(biāo)　； 參考：《中國煤炭》2013年01期

【摘要】：為了提高煤與瓦斯突出預(yù)測的準(zhǔn)確率和方法的合理性,在分析突出機(jī)理的基礎(chǔ)上,提出了運(yùn)用經(jīng)PSO算法優(yōu)化的自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測煤與瓦斯突出的方法。由于影響突出的因素是多方面的,根據(jù)可以反映其相互關(guān)系最大鉆屑量(S)、煤屑解析指標(biāo)(K1)、鉆孔瓦斯涌出初速度(q)和煤的堅固性系數(shù)(f)來建立預(yù)測模型,并且運(yùn)用PSO算法對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明,該方法結(jié)果穩(wěn)定,準(zhǔn)確率高,因此運(yùn)用該方法來預(yù)測煤與瓦斯突出是可行的。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of coal and gas outburst prediction and the rationality of the method, based on the analysis of outburst mechanism, a self-organization competitive neural network optimized by PSO algorithm is proposed to predict coal and gas outburst. Because the factors that influence the outburst are various, the prediction model is established according to the maximum drilling debris quantity, the analytical index of coal cuttings, the initial velocity of gas emission from borehole and the coefficient of coal solidity (f), which can reflect the relationship between them. And the PSO algorithm is used to optimize the network weights. The results show that the method is stable and accurate, so it is feasible to predict coal and gas outburst.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院;太原理工大學(xué);太原科技大學(xué);
【分類號】：TD713.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1822441