BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

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1、第l9卷第3期礦冶Vo1．19，No．32010年9月MINING＆METALLURGYSeptember2010文章編號(hào)：1005—7854(2010)03—0021—03BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)中的應(yīng)用李春輝，陳日輝，蘇恒瑜(1．昆明理工大學(xué)國(guó)土資源工程學(xué)院，昆明650093；2．貴州省礦山安全科學(xué)研究院，貴陽550025)摘要：鑒于煤與瓦斯突出對(duì)煤礦的安全生產(chǎn)的威脅以及其影響因子的復(fù)雜性，合理的選擇煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的影響因子，利用非線性的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立煤與瓦斯突出強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型，來

2、預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出強(qiáng)度的大小。結(jié)果顯示，煤與瓦斯突出強(qiáng)度的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值吻合得較好，表明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出強(qiáng)度是可行的，為礦井煤與瓦斯突出的預(yù)測(cè)提供了一種預(yù)測(cè)精度較高的方法。關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；煤與瓦斯突出；預(yù)測(cè)模型；煤礦中圖分類號(hào)：TD713文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAPPLICATIONOFBPNEURALNETWORKINPREDICTIONOFCOALANDGAS0UTBURSTLIChun．hui。，CHENRi．hui，SUHeng—yu(1．FacultyofLandResourc

3、eEngineering，KunmingUniversityofScienceandTechnology，Kunming650093，China；2．GuizhouMineSafetyScientificResearchInstitute，Guiyang550025，China)ABSTRACT：Basedonthefactthatcoalandgasoutburstthreatensminesafetyinproductionandthecomplexfac—torsofinfluencing，

4、tochoicereasonablefactorsofinfluencingaboutpredictionofcoalandgasoutburst，apredic—tionmodelofcoalandgasoutburstwasestablishedbynon—linearBPneuralnetwork，topredictthestrengthofcoalandgasoutburst．Thedatademonstratedthatthepredictionwasidenticalwithobser

5、veddata，theresultsshowthatitisrightandfeasibletobuildtheBPneuralnetworkmodelandpredictthestrengthofcoalandgasoutburst．Itpro-ridesanewhigherprecisionmethodofpredictingcoalandgasoutburstinmine．KEYWORDS：BPneuralnetwork；coalandgasoutburst；predictionmodel；

6、coalmine貴州是我國(guó)重要的能源基地，煤炭資源十分豐的預(yù)測(cè)成為治理瓦斯災(zāi)害的關(guān)鍵。富，煤炭探明儲(chǔ)量居全國(guó)第五位。煤炭資源不僅豐如何對(duì)煤與瓦斯突出進(jìn)行正確的預(yù)測(cè)，將對(duì)煤富，且種類齊全，煤質(zhì)優(yōu)良，更有“江南煤?！敝Q。礦的安全生產(chǎn)起到積極的指導(dǎo)作用。由于煤與瓦斯然而，由于貴州特殊的地理構(gòu)造形成了煤炭資源賦突出是地應(yīng)力、瓦斯和煤結(jié)構(gòu)的物理學(xué)性質(zhì)等多個(gè)存條件的復(fù)雜，開采技術(shù)條件特殊和煤層瓦斯含量因素綜合作用的結(jié)果，因此如何正確地預(yù)測(cè)煤與瓦高的特點(diǎn)，煤與瓦斯突出成為制約貴州煤炭經(jīng)濟(jì)發(fā)斯突出是個(gè)復(fù)雜的問題

7、。目前，對(duì)這個(gè)問題多采用展的重要因素。為了有效地改變目前貴州省煤礦瓦線性回歸、綜合評(píng)價(jià)和灰色預(yù)測(cè)等方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，難斯災(zāi)害日益嚴(yán)重的狀況，加強(qiáng)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性以揭示煤與瓦斯與各個(gè)影響因素之間的內(nèi)在規(guī)律，預(yù)測(cè)誤差較大。而煤與瓦斯的突出是受各個(gè)影響因收稿日期：2009—12—29素綜合作用的結(jié)果，是非線性的。近年來迅速發(fā)展作者簡(jiǎn)介：李春輝，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)橥L(fēng)安全。的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的非線性映射、函數(shù)擬合、礦冶自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和并行處理的能力，在各個(gè)考慮的因素，收集了國(guó)內(nèi)具有突出代

8、表性的8個(gè)礦學(xué)科領(lǐng)域取得了豐碩的研究成果。本文通過建立井作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，擬合煤與瓦斯突出強(qiáng)度與各本文將煤與瓦斯的突出強(qiáng)度作為預(yù)報(bào)因子，將影響因素之間的函數(shù)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤與瓦斯突煤層瓦斯含量、瓦斯壓力、瓦斯放散初速度、煤的堅(jiān)出強(qiáng)度的預(yù)測(cè)。固性系數(shù)、軟分層煤體厚度、煤體破壞類型和開采深度作為主要影響因素，由此可以確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)分別為7和1，網(wǎng)絡(luò)隱含1986年，Rumelhart和McCelland對(duì)具有非線性層的節(jié)點(diǎn)數(shù)按