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基于灰色理论-BP神经网络预测瓦斯含量

温建强; 张岩; 高帅帅; 高望 能源技术与管理 2020年第01期

摘要:以山阳矿5号煤层为研究对象,运用瓦斯地质学和灰色关联分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型。结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络训练,再对预测模型的可靠性进行检验。检验结果表明,采用该预测模型预测瓦斯含量,精度较高,效果较好,能满足工程要求。因此,采用灰色BP神经网络可以对未开采区域煤层瓦斯含量进行准确预测,为矿井瓦斯灾害防治提供了一定的参考依据。

关键词:瓦斯预测灰色关联度bp神经网络网络训练

单位:柳林县能源局; 山西吕梁033300; 吕梁市应急管理局; 山西吕梁033300

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能源技术与管理

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