【摘 要】
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为提高煤层瓦斯含量预测的精度和效率,提出用灰色关联分析从影响因素中筛选主要因素,结合运用GA-BP神经网络预测煤层瓦斯含量的方法。通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值
【机 构】
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河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地,河南理工大学安全科学与工程学院,煤炭安全生产河南省协同创新中心
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为提高煤层瓦斯含量预测的精度和效率,提出用灰色关联分析从影响因素中筛选主要因素,结合运用GA-BP神经网络预测煤层瓦斯含量的方法。通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络易过早收敛极小值以及收敛速度慢的问题。用Matlab构建灰色关联分析-GA-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络模型。选取成庄矿3#煤层的含量与影响因素作为实验数据对该模型进行实验分析,比较三个的预测模型的预测结果。实验结果表明:顶板泥岩厚度、煤层厚度、基岩厚度、煤层深度是影响成庄矿3#煤层瓦斯含量的主要因素。灰色关联分析-GA-BP神经网络预测模型平均相对误差为2.77%,比后两种预测模型的预测结果好,能准确预测煤层瓦斯含量。
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