【摘要】：煤層瓦斯含量是礦井瓦斯災(zāi)害防治的主要參數(shù)之一,影響其分布特征的地質(zhì)因素有很多。利用灰色理論的灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)選取的8個(gè)影響煤層瓦斯含量的地質(zhì)因素進(jìn)行了分析,篩選出斷距、埋深、基巖厚度以及揮發(fā)分4個(gè)主要影響因素,并將其作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入端建立了煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)模型。對(duì)該預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練與仿真檢驗(yàn),并與傳統(tǒng)的多元線性回歸預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較分析。
[Abstract]:Coal seam gas content is one of the main parameters of mine gas disaster prevention, and there are many geological factors affecting its distribution characteristics. Eight geological factors affecting gas content in coal seam were analyzed by grey relational analysis of grey theory, and four main influencing factors were selected: fault distance, depth of burial, thickness of bedrock and volatile matter. As the input of BP neural network model, the prediction model of coal seam gas content is established. The model is trained and simulated, and compared with the traditional multi-linear regression prediction method.
【作者單位】： 貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院礦業(yè)工程學(xué)院;河南理工大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;河南省瓦斯地質(zhì)與瓦斯治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室-省部共建國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地;
【基金】：國(guó)家“十二五”科技重大專項(xiàng)課題基金資助項(xiàng)目(2011ZX05040-005)
【分類號(hào)】：TD712.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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10 田富超;寺河礦西井區(qū)3號(hào)煤層瓦斯突出預(yù)測(cè)指標(biāo)研究[D];河南理工大學(xué);2010年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前10條

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相關(guān)重要報(bào)紙文章 前3條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

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本文編號(hào)：2470117