基于BP神经网络的瓦斯含量预测

被引：34

作者：

吴观茂

黄明

李刚

机构：

[1] 中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室

来源：

煤田地质与勘探 | 2008年 / 01期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

瓦斯含量; BP神经网络; 预测模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD712.3 [];

学科分类号：

摘要：

以淮南矿区潘一矿13-1煤层为研究对象,在分析勘探钻孔资料的基础上,确定了煤层埋深及厚度、顶底板岩性、地质构造和煤变质程度是影响煤层瓦斯含量的主要因素;使用BP神经网络方法建立了瓦斯含量预测模型;结合实际数据,对预测模型进行训练和检验。预测结果表明:该模型比使用多元线性回归预测能获得更高的精度,说明预测模型可靠。

引用

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共 4 条

[1] 梁北煤矿主采煤层瓦斯含量分布规律研究 [J].