基于灰色关联度BP神经网络预测煤层瓦斯含量

• 作者: 沈金山 王来斌 郑飞 高锡擎
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯含量预测 灰色关联度 BP神经网络 定量评价
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 102-104
• 分类号: TD712
• 字数: 2927字
• 语种: 中文

摘要

以淮南矿区潘三矿13-1煤层为例,在分析潘三矿瓦斯地质资料的基础上,结合灰色关联度分析,确定煤层埋深、地质构造、煤层倾角、煤层厚度以及顶板岩性为影响煤层瓦斯含量的主要因素,建立瓦斯含量预测BP神经网络模型.对已建立的模型进行训练和检验,并预测煤层未开采区域瓦斯含量.结果表明:建立的预测模型能满足煤矿实际安全生产的要求,为矿井瓦斯灾害防治提供一定的参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈金山	安徽理工大学地球与环境学院	8	85	7.0	8.0
2	王来斌	安徽理工大学地球与环境学院	42	287	11.0	15.0
3	高锡擎	安徽理工大学地球与环境学院	10	97	7.0	9.0
4	郑飞	安徽理工大学地球与环境学院	7	52	4.0	7.0