落煤殘存瓦斯量的確定是采掘工作面瓦斯涌出量預測的重要環節,它直接影響著采掘工作面瓦斯涌出量預測的精度,并與煤的變質程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露時間等影響因素呈非線性關系。人工神經網絡具有表示任意非線性關系和學習的能力,是解決復雜非線性、不確定性和時變性問題的新思想和新方法。基于此,作者提出自適應神經網絡的落煤殘存瓦斯量預測模型,并結合不同礦井落煤殘存瓦斯量的實際測定結果進行驗證研究。結果表明,自適應調整權值的變步長BP神經網絡模型預測精度高,收斂速度快 該預測模型的應用可為采掘工作面瓦斯涌出量的動態預測提供可靠的基礎數據,為采掘工作面落煤殘存瓦斯量的確定提出了一種全新的方法和思路。
標簽：
瓦斯
環節
人工神經網絡
精度
上傳時間：
2015-03-12
上傳用戶：熊少鋒
