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摘要:
邻近层瓦斯向回采工作面运移是造成工作面瓦斯浓度超限的原因之一。运用遗传算法和BP神经网络的基本理论,选取了影响邻近层瓦斯涌出9个基本指标,建立邻近层瓦斯涌出的预测模型,并通过现场实测数据对邻近层瓦斯涌出量进行了预测。预测结果表明:该模型预测获得的精度较高,预测模型可靠。
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文献信息
篇名 基于遗传算法改进的BP神经网络模型在邻近层瓦斯涌出量预测中的应用
来源期刊 煤矿安全 学科 工学
关键词 邻近层 BP神经网络 遗传算法 瓦斯涌出
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 技术·创新
研究方向 页码范围 36-38
页数 分类号 TD712.5
字数 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吉振光 太原理工大学矿业工程学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
邻近层
BP神经网络
遗传算法
瓦斯涌出
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤矿安全
月刊
1003-496X
21-1232/TD
大16开
辽宁省抚顺市经济开发区滨河路11号
1970
chi
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