【摘要】：為了對煤層含氣量進行有效分析,以實現煤層氣可靠抽采及瓦斯災害預防,提出了遺傳算法(GA)優(yōu)化人工神經網絡(ANNs)煤層含氣量的預判方法.GA算法通過對ANNs網絡的權值及閾值的尋優(yōu),構建了基于ANNs耦合GA算法的煤層含氣量非線性預判模型,并結合現場實測數據進行了分析.仿真結果顯示:耦合模型的預判的最大相對誤差為1.47%,較之其他模型具有更高的預判精度和更好的泛化能力,能實現煤層含氣量的有效預測.
[Abstract]:In order to carry on the effective analysis to the coal seam gas content, in order to realize the coal bed methane reliable drainage and the gas disaster prevention, In this paper, a genetic algorithm (GA) is proposed to optimize the gas content in coal seam of (ANNs) based on artificial neural network. Ga algorithm is used to optimize the weight and threshold of ANNs network, and a nonlinear prediction model of gas content in coal seam based on ANNs coupled GA algorithm is constructed. Combined with the field measured data are analyzed. The simulation results show that the maximum relative error of the coupled model is 1.47, which has higher prediction accuracy and better generalization ability than other models, and can realize the effective prediction of coal seam gas content.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學安全科學與工程學院;礦山熱動力災害與防治教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(51174109)
【分類號】：TD712

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2227903