基于人工神經網絡的煤與瓦斯突出預測.docx

《基于人工神經網絡的煤與瓦斯突出預測》講解了我國煤炭科學技術在煤與瓦斯突出預測方面的進展，指出了傳統預測方法存在的不足，并介紹了基于人工神經網絡（ANN）技術的新型預測模型。文章首先回顧了現有的預測方法，如基于聲發射和電磁輻射現象的非接觸式預測、根據鉆屑量和瓦斯涌出量的接觸式預測等。這些方法雖然取得了一定成果，但主要依賴回歸分析，未能全面考慮影響煤與瓦斯突出的所有因素，導致預測結果因地而異，準確性不高。隨后，文章詳細描述了人工神經網絡技術在煤與瓦斯突出預測中的應用，特別是反向傳播算法（BP）的具體實現。該算法通過多層神經網絡模型，結合輸入層、隱層和輸出層的設計，綜合考慮了多個影響因素，如煤層瓦斯壓力、圍巖透氣性系數、構造煤類型、瓦斯放散初速度和軟分層煤厚，從而提高了預測精度。文章還展示了如何使用BP算法構建神經網絡模型，以及具體的輸入輸出設計，最終實現了對煤與瓦斯突出危險性的準確評估。

《基于人工神經網絡的煤與瓦斯突出預測》適用于煤礦開采行業，尤其是從事煤與瓦斯突出預測和防治工作的專業人員。該文檔為煤礦企業的安全管理人員、地質工程師和技術人員提供了科學有效的預測工具和方法，幫助他們更準確地評估煤與瓦斯突出的風險。同時，它也適用于相關科研機構的研究人員，為他們提供了一個新的研究方向和技術手段。通過應用人工神經網絡技術，煤礦企業可以更好地預防和控制煤與瓦斯突出事故，保障礦工的生命安全和生產效率。