基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测.docx

1、基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测讲解了我国煤炭科学技术在煤与瓦斯突出预测方面的进展，指出了传统预测方法存在的不足，并介绍了基于人工神经网络（ANN）技术的新型预测模型。文章首先回顾了现有的预测方法，如基于声发射和电磁辐射现象的非接触式预测、根据钻屑量和瓦斯涌出量的接触式预测等。这些方法虽然取得了一定成果，但主要依赖回归分析，未能全面考虑影响煤与瓦斯突出的所有因素，导致预测结果因地而异，准确性不高。随后，文章详细描述了人工神经网络技术在煤与瓦斯突出预测中的应用，特别是反向传播算法（BP）的具体实现。该算法通过多层神经网络模型，结合输入层、隐层和输出层的设计，综合考虑了多个影响因素，如煤层瓦斯压

2、力、围岩透气性系数、构造煤类型、瓦斯放散初速度和软分层煤厚，从而提高了预测精度。文章还展示了如何使用BP算法构建神经网络模型，以及具体的输入输出设计，最终实现了对煤与瓦斯突出危险性的准确评估。基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测适用于煤矿开采行业，尤其是从事煤与瓦斯突出预测和防治工作的专业人员。该文档为煤矿企业的安全管理人员、地质工程师和技术人员提供了科学有效的预测工具和方法，帮助他们更准确地评估煤与瓦斯突出的风险。同时，它也适用于相关科研机构的研究人员，为他们提供了一个新的研究方向和技术手段。通过应用人工神经网络技术，煤矿企业可以更好地预防和控制煤与瓦斯突出事故，保障矿工的生命安全和生产效率。