基于ANFIS的煤体瓦斯渗透率预测模型研究

• 作者: 张炎亮 毕闰芳 雷俊辉
• 来源期刊: 煤矿开采
• 学科: 工学
• 关键词: ANFIS 瓦斯渗透率 BP神经网络 SVM 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 矿山压力与灾害控制
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TD712
• 字数: 2535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13532/j.cnki.cn11-3677/td.2017.01.025

摘要

为有效预测煤体瓦斯渗透率,预警井下作业时瓦斯浓度变动,利用神经网络的自适应学习能力和模糊推理系统的经验知识建立自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预测模型,并基于实验室数据将其预测结果与BP神经网络模型和支持向量机(SVM)模型的预测值作对比.研究结果表明:ANFIS模型的收敛速度快,预测值与实测值相符度高;在误差精度、训练速度和收敛性等方面,其性能优于其他两种模型,可通过有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度对瓦斯渗透率进行高精度的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张炎亮	郑州大学管理工程学院	34	129	6.0	9.0
2	毕闰芳	郑州大学管理工程学院	2	6	2.0	2.0
3	雷俊辉	郑州大学管理工程学院	5	10	2.0	2.0