基于多元线性回归与BP神经网络的矿井瓦斯预测模型应用

• 作者: 曹朋 王佳佳 郝蒙蒙
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 矿井瓦斯 多元线性回归 BP神经网络 组合预测模型
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 91-93
• 分类号: TD712
• 字数: 1355字
• 语种: 中文

摘要

矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响.经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素.利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型.该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果.结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹朋	中国矿业大学矿业工程学院	5	68	3.0	5.0
2	郝蒙蒙	中国矿业大学环境与测绘学院	4	24	1.0	4.0
3	王佳佳	中国矿业大学矿业工程学院	11	68	5.0	8.0