基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测.docx

《基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测》讲解了我国煤炭科学技术在煤与瓦斯突出预测方面的进展，指出了传统预测方法存在的不足，并介绍了基于人工神经网络（ANN）技术的新型预测模型。文章首先回顾了现有的预测方法，如基于声发射和电磁辐射现象的非接触式预测、根据钻屑量和瓦斯涌出量的接触式预测等。这些方法虽然取得了一定成果，但主要依赖回归分析，未能全面考虑影响煤与瓦斯突出的所有因素，导致预测结果因地而异，准确性不高。随后，文章详细描述了人工神经网络技术在煤与瓦斯突出预测中的应用，特别是反向传播算法（BP）的具体实现。该算法通过多层神经网络模型，结合输入层、隐层和输出层的设计，综合考虑了多个影响因素，如煤层瓦斯压力、围岩透气性系数、构造煤类型、瓦斯放散初速度和软分层煤厚，从而提高了预测精度。文章还展示了如何使用BP算法构建神经网络模型，以及具体的输入输出设计，最终实现了对煤与瓦斯突出危险性的准确评估。

《基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测》适用于煤矿开采行业，尤其是从事煤与瓦斯突出预测和防治工作的专业人员。该文档为煤矿企业的安全管理人员、地质工程师和技术人员提供了科学有效的预测工具和方法，帮助他们更准确地评估煤与瓦斯突出的风险。同时，它也适用于相关科研机构的研究人员，为他们提供了一个新的研究方向和技术手段。通过应用人工神经网络技术，煤矿企业可以更好地预防和控制煤与瓦斯突出事故，保障矿工的生命安全和生产效率。