基于拟牛顿优化算法BP神经网络的瓦斯灾害预测模型

• 作者: 戴洪磊 陈传法 韩李涛
• 来源期刊: 煤矿安全
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯灾害 BP神经网络 拟牛顿优化算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 试验·研究
• 页码范围: 11-14
• 分类号: TD712
• 语种: 中文

摘要

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿（Newton）优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明：该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩李涛	山东科技大学测绘学院	28	214	8.0	14.0
2	戴洪磊	山东科技大学测绘学院	19	151	6.0	11.0
3	陈传法	山东科技大学测绘学院	16	96	5.0	9.0