基于二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè).pdf

1、煤礦瓦斯爆炸是造成礦山傷亡最為嚴(yán)重的事故之一，防止瓦斯事故發(fā)生是煤炭生產(chǎn)企業(yè)安全工作中的重中之重。如何準(zhǔn)確、有效地對(duì)瓦斯涌出規(guī)律和涌出量進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，并充分利用這些分析和預(yù)測(cè)信息實(shí)現(xiàn)煤礦企業(yè)的安全管理決策，是礦山企業(yè)安全生產(chǎn)亟待解決的重要課題之一。
　　為此，本文提出了一種二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)對(duì)礦井工作面瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并做了以下幾方面的工作:首先，通過(guò)對(duì)影響工作面瓦斯涌出因素和瓦斯在煤層中的流動(dòng)理論的分析，得出工作面瓦斯

2、涌出是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)過(guò)程;其次，通過(guò)對(duì)目前國(guó)內(nèi)常用的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法的分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的線性預(yù)測(cè)方法很難準(zhǔn)確的建立瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，而二階灰色模型對(duì)于處理非線性的問題效果非常好，但是通過(guò)對(duì)二階灰色預(yù)測(cè)模型的研究發(fā)現(xiàn)，此預(yù)測(cè)模型在幅值和頻率突變時(shí)有較大的預(yù)測(cè)誤差，通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分析，發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地解決這一問題，因此，本文建立了二階灰色理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型以實(shí)現(xiàn)對(duì)工作面瓦斯涌出量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè);最后，以國(guó)

3、投新集劉莊礦171303回采工作面為例，收集和整理了此工作面3月份到5月份的70多個(gè)瓦斯涌出量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，以前60個(gè)絕對(duì)瓦斯涌出量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，后11個(gè)數(shù)據(jù)作為檢測(cè)樣本，建立了針對(duì)此工作面的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，并與二階灰色預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型做了對(duì)比分析。
　　本文主要通過(guò)軟件編程實(shí)現(xiàn)二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)171303回采工作面的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)，得到的結(jié)果如下:二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度比較高，平均預(yù)測(cè)精度在