基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā).pdf_第1頁
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1、為了提高煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)精度和可靠性,本文構(gòu)建了預(yù)測(cè)指標(biāo)優(yōu)選模型和突出預(yù)測(cè)模型,并開發(fā)出C/S模式的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)系統(tǒng)軟件。 鑒于煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)指標(biāo)種類繁多,本文采用灰關(guān)聯(lián)分析法建立了預(yù)測(cè)指標(biāo)優(yōu)選模型,依據(jù)灰關(guān)聯(lián)度大小,從眾多預(yù)測(cè)指標(biāo)中找出對(duì)突出影響較大的指標(biāo),為突出預(yù)測(cè)模型選擇指標(biāo)樣本提供參考。本文構(gòu)建了兩種突出預(yù)測(cè)模型:模糊聚類模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,構(gòu)建模糊聚類預(yù)測(cè)模型時(shí),將灰關(guān)聯(lián)度最大的預(yù)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán),構(gòu)建基于貝葉斯正

2、則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突出預(yù)測(cè)模型時(shí),通過一段簡(jiǎn)潔的Matlab程序代碼改變隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),找到最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。用這兩種模型來預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)程度,結(jié)果與實(shí)際吻合。由于模糊聚類預(yù)測(cè)模型并不能保證分類結(jié)果的唯一性,對(duì)突出預(yù)測(cè)工作提供參考,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果是一具體的數(shù)值,以此作為突出危險(xiǎn)程度預(yù)測(cè)最終結(jié)果。 運(yùn)用ADO技術(shù)實(shí)現(xiàn)SQL Server與VB無縫連接,采用ActiveX技術(shù)和m文件將Matlab與VB建立連接,借助VBA開

3、發(fā)語言實(shí)現(xiàn)Word、Excel與VB通信,在VB環(huán)境中開發(fā)出突出預(yù)測(cè)系統(tǒng)(C/S模式),系統(tǒng)由用戶管理、指標(biāo)管理、樣本管理、突出預(yù)測(cè)、突出防治、突出記錄、系統(tǒng)管理和幫助子系統(tǒng)組成,系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)指標(biāo)優(yōu)選、突出預(yù)測(cè)、防突效果檢驗(yàn)和突出歷史記錄功能,并能根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果自動(dòng)生成預(yù)測(cè)報(bào)告。系統(tǒng)極具個(gè)性化和人性化的設(shè)計(jì)給用戶提供了不少方便,讓用戶能夠自主選擇模糊聚類加權(quán)指標(biāo)、設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)和修改系統(tǒng)默認(rèn)的預(yù)測(cè)指標(biāo)等。系統(tǒng)采用淮南部分礦井的指

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