神经网络技术在煤层瓦斯含量预测中的应用

被引：7

作者：

马玉姣 ^{[1
]}

程根银 ^{[2
]}

赵东云 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国矿业大学安全工程学院

[2] 清华大学环境科学与工程系

来源：

煤炭工程 | 2010年 / 01期

关键词：

瓦斯含量; 预测; 特征指标; 神经网络; Matlab;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD712.3 [];

学科分类号：

摘要：

将瓦斯含量预测技术与神经网络原理结合,利用Matlab强大的神经网络工具箱,采用BP模型对钱家营矿区域瓦斯含量进行预测。根据对井田地质条件的分析研究,选取了9个反应本矿瓦斯含量的特征指标,用13个学习样本对网络进行训练,得到了影响因素与瓦斯含量之间的关系。实验表明预测结果能较好的与实际相吻合,证明神经网络技术可以用来准确预测煤层瓦斯含量。

引用

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