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人工神经网络模型在瓦斯预测中的应用_论文

维普资讯 http://www.cqvip.com S r lNo 4 8 ei  . 4  a 矿 业 快 报  总 第4 8 4 期  2 0 年 9月第 9期  06 S pe e. 0 6 e t mb r 2 0   EXP RE S I S   NFORM ATI ON  OF  I NG  NDUS M NI I TRY  人工神经 网络模型在瓦斯预测 中的应用  孙 忠 强 郭 立稳  张嘉 勇 朱 令起      ( 河北理 工大学资源与环境 学院)   摘  要 : 通过 对神 经 网络 的基 本 原理 和 学 习算 法 的分析 , 立 了基 于瓦斯 涌 出量预 测 的 B   建 P网 络应用模 型 , 采用 D lh 编程 语 言 , 测 了瓦斯 的 涌 出量 , e i p 预 并结合 实例 进行 了验证 。   关键 词 : 工神 经 网络 ; P算 法 ; 人 B 瓦斯 预 测   中 图 分类 号 : D7 2 5 T 1 3 T 1 . ; P 8   O  3 文献 标 识码 :   A 文 章编 号 :0 95 8 (0 6 0 —0 4  1 0 — 6 3 2 0 ) 90 2 一 App iato   f A ri ii   ur lNe wo k M o e  n GasPr di tng lc i n o   tfcalNe a  t r   d li     e ci   S n Z o g in   Gu   we   Zh n   iy n   Z u Lig i u   h n qa g o Li n a g Ja o g h   n q  ( c o lo  s u c   n   n io me t S h o  fRe o rea d E vr n n ,He e  o y e h i  ie st ) b i l tc ncUn v r iy   P Ab t a t Ba e   n a a y i o   a i  r cp e o   e r ln t r   n   e r i g a g rt m ,BP s r c : s d o   n l s s fb sc p i i l  fn u a  e wo k a d la n n   l o ih   n   n t r   p l a i n mo e  a e   n g s e s in a u t r d c i g i  s a l h d e wo k a p i t   d l s d o   a   miso   mo n   e itn  s e t b i e .Th   a   m i— c o b p s eg se s  so   mo n  s p e it d b   l h   r g a in a u ti r d c e   y Dep i o r mm i g l n u g   n  ti p o e   y a   x mp e    p n  a g a e a d i s r v d b   n e a l .    Ke wo d : t ii l e r ln t r y r s Ar i c a  u a   e wo k;BP ag rt m ;Ga   r d c i g f n   l o ih sP e it   n 矿井 瓦斯 是矿 井生产 过程 中 的主要 不安全 因素  之一 , 是矿井 事故 的主诱 发源 , 瓦斯 涌 出量对矿 井从  统 , 突破 了以传 统 的线 性 处 理 为基 础 的数 字 电子  它 计算 机 的局 限 , 志 着 人们 对 事 物认 识 的深 化 和综  标 合 分析 能力 的提高 。理论 化 的人脑 神经 网络 的数学  模 型, 是基 于模 仿 大 脑神 经 网 络结 构 和功 能 而建 立  的一种 信息处 理 系统 。实 际上是 由大量 简单元 件相  互 连结 而成 的复杂 网络 , 具有 高度 的非线性 , 够进  能 行 复杂 的逻辑 操作 和非线 性关 系实 现 的系统 。神经  设计 到生产都 有重要 影 响 。虽 然 随着科 技水平 的提  高 和企业 管理 的规 范 , 国煤 矿 安 全 生产 状 况从 总  我 体上讲 , 出现 了不断 好转 的局 面 , 是煤 矿灾 害事故  但 仍然 频繁发生 。 瓦斯 的准 确预测 可 以减少 事故损 失 ,   挽救矿 工生命 , 维护 社会 和矿工 家庭 的稳 定 。因而 ,   涌 出量预 测结 果 的 准确 与否 , 接 影 响矿 井 的 经济  直 技 术指标 。 目前 , 测瓦斯 涌 出量 的方法 主要有 统计  预 法 和计算 法 , 是 基 于 涌出 量 与影 响 因素之 间 成线  都 网络 的实 际工作 过程是用 户 在输入 层输入 需要 的参  数后, 网络 的 隐含 层 自动 根 据 它对 样本 数 据 总结 出   来的规 律和 函数关 系产 生一定 的输 出。这个过 程既  性 关 系预 测 的 , 其精 度往 往不高 。 工神 经 网络 由于  人 具 有 极强 的非 线性 逼 近 能力 和 较 高 的建 模 能力 , 在  时 间序 列预测 中得 到 了广 泛应 用 。 因此 , 本文将 针对  瓦斯涌 出的预 测问题 , 建立 神经 网络 预测 模型 , 并对  不是 简单 的对 样 本 数据 进行 插 值 运算 或 拟 合运 算 ,   也不是 得 到 一组 微 分方 程进 行 复 杂 的运 算 , 它是 一  种高度 智能 化的运 算 。隐含层 的功 能类 似于人 脑 的  思考过 程 , 只是这 个 思考 过 程 是 由计 算机 通 过 网络  自动完 成的 , 不是 编程人 员预 先设 计好 的规则 。   B P网络模 型 的有 关


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