基于BP神经网络的瓦斯含量预测

• 作者: 吴观茂 李刚 黄明
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯含量 BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 煤层气
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TD712.2
• 字数: 4558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2008.01.008

摘要

以淮南矿区潘一矿13-1煤层为研究对象,在分析勘探钻孔资料的基础上,确定了煤层埋深及厚度、项底板岩性、地质构造和煤变质程度是影响煤层瓦斯含量的主要因素;使用BP神经网络方法建立了瓦斯含量预测模型;结合实际数据,对预测模型进行训练和检验.预测结果表明:该模型比使用多元线性回归预测能获得更高的精度,说明预测模型可靠.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄明	中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室	11	162	7.0	11.0
2	吴观茂	中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室	5	144	5.0	5.0
6	李刚	中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室	44	616	13.0	24.0