發(fā)布時(shí)間：2018-07-25 16:55

【摘要】：為提高煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)的效率和準(zhǔn)確率,提出了先采用主成份分析(PCA)方法來降低變量間的相關(guān)性,然后將遺傳算法(GA)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)的新方法。為了避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部極小值等問題,算法采用GA對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,利用Matlab軟件進(jìn)行編程,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯含量預(yù)測(cè)模型。選取淮南某礦瓦斯含量及其影響因素作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)該模型進(jìn)行了實(shí)例分析,將主成份回歸和BP網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)結(jié)果與該模型進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明:PCA-GA-BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型平均相對(duì)誤差為2.759%,預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于主成份回歸和BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,可以準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量。
[Abstract]:In order to improve the efficiency and accuracy of coal seam gas content prediction, a new method of coal seam gas content prediction based on the combination of genetic algorithm (GA) and BP neural network (BP neural network) is put forward, which uses principal component analysis (PCA) method to reduce the correlation between variables. In order to avoid the problem of slow convergence speed and local minimum value of BP neural network, GA is used to optimize the weight and threshold of BP neural network, and Matlab software is used to program. The gas content prediction models of BP neural network and GA-BP neural network are established. The gas content of Huainan mine and its influencing factors are selected as experimental data to analyze the model. The prediction results of principal component regression and BP network algorithm are compared with the model. The results show that the average relative error of the prediction model is 2.759, and the prediction effect is obviously better than that of the principal component regression and BP network prediction model, which can accurately predict the coal seam gas content.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)礦業(yè)學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽省煤礦安全監(jiān)察局淮北監(jiān)察分局;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(51104084)
【分類號(hào)】：TD712.5;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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1 曾U喺，

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