基于神经网络的初始释放瓦斯膨胀能预测模型  

作　　者：史吉胜[1] 蒋承林[1] 史吉强 

机构地区：[1]中国矿业大学安全工程学院,江苏徐州221008 [2]山东鲁碧建材有限公司,山东莱芜271103

出　　处：《煤炭工程》2013年第8期92-94,共3页Coal Engineering

摘　　要：研究了BP神经网络的原理和方法,收集了全国100多对矿井的实测初始释放瓦斯膨胀能资料,获得20组可靠数据,选取煤的破坏类型、煤层的相对瓦斯压力、煤的坚固性系数、瓦斯放散初速度4个单项指标为BP神经网络的输入变量,初始释放瓦斯膨胀能作为输出变量;建立了基于BP神经网络的初始释放瓦斯膨胀能预测模型;通过模型检验和精度分析,得出模型拟合效果好,预测精度能够满足工程精度要求。从而说明利用BP神经网络对初始释放瓦斯膨胀能进行预测是可行的。

关 键 词：BP神经网络 初始释放瓦斯膨胀能 单向指标 预测模型 

分 类 号：TD712[矿业工程—矿井通风与安全]