| 基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究 |
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| 引用本文： | 黄凯波,朱权洁,张尔辉.基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究[J].华北科技学院学报,2020,17(2):16-22. |
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| 作者姓名： | 黄凯波 朱权洁 张尔辉 |
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| 作者单位： | 华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201,华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201,华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201 |
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| 基金项目： | 贵州省科技计划资助项目;贵州省优秀青年科技人才培养计划资助项目;国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 瓦斯涌出是煤炭行业井下作业难以控制的一个危险因素。为研究瓦斯涌出量的变化规律,提高瓦斯涌出量预测的准确性,本文结合灰色理论与BP神经网络构建了灰色—BP神经网络系统用于矿井瓦斯涌出量的预测。以山西某矿为工程背景,以MATLAB软件为计算平台,对上述方法和模型进行了应用实践和现场验证,将灰色预测、BP神经网络和灰色—BP神经网络预测结果和原始数据进行了对比分析。研究结果表明:灰色—BP神经网络预测的数据精确度和可靠性更高,计算的结果与原始数据的规律基本一致。因此,灰色—BP神经网络系统能较准确地预测矿井瓦斯涌出量,对预测瓦斯涌出量的预测方面具有一定的指导作用。
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| 关 键 词： | 矿山安全 灰色理论 BP神经网络 瓦斯涌出量预测 MATLAB |
Based on grey theory and BP neural network gas emission prediction research |
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| HUANG Kaibo,ZHU Quanjie,ZHANG Erhui.Based on grey theory and BP neural network gas emission prediction research[J].Journal of North China Institute of Science and Technology,2020,17(2):16-22. |
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| Authors: | HUANG Kaibo ZHU Quanjie ZHANG Erhui |
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