基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测研究

为提高未采区煤层瓦斯含量预测的准确性,在分析研究影响煤层瓦斯含量的主要地质因素的基础上,借助模糊数学作为表达与处理不精确数据、模糊信息的手段,以神经网络作为解决问题的途径,将模糊数学与神经网络有机结合,建立基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测模型。研究结果表明:模糊神经网络模型不仅能够较好地解决模糊信息难于定量表达、学习样本难于确定等问题,而且能够较准确地提取出煤层瓦斯含量与其各个影响因素之间的非线性关系。通过实例运算验证,其预测精度较神经网络模型提高了4.84%～25.79%,应用于煤层瓦斯含量预测的效果更为理想,具有良好的应用前景,可以为实施科学的矿井瓦斯管理、预防各种瓦斯事故提供理论依据。