基于灰色关联分析-GA-BP模型预测煤层瓦斯含量

• 作者: 李鹏飞 郝天轩
• 来源期刊: 中国矿业
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色关联分析 瓦斯含量预测 GA-BP神经网络 Matlab软件
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 采选技术
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TD712.5
• 字数: 2764字
• 语种: 中文

摘要

为提高煤层瓦斯含量预测的精度和效率,提出用灰色关联分析从影响因素中筛选主要因素,结合运用GA-BP神经网络预测煤层瓦斯含量的方法.通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络易过早收敛极小值以及收敛速度慢的问题.用Matlab构建灰色关联分析-GA-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络模型.选取成庄矿3#煤层的含量与影响因素作为实验数据对该模型进行实验分析,比较三个的预测模型的预测结果.实验结果表明:顶板泥岩厚度、煤层厚度、基岩厚度、煤层深度是影响成庄矿3#煤层瓦斯含量的主要因素.灰色关联分析-GA-BP神经网络预测模型平均相对误差为2.77%,比后两种预测模型的预测结果好,能准确预测煤层瓦斯含量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏飞	河南理工大学安全科学与工程学院	5	6	1.0	2.0