基于灰色关联度神经网络预测煤层瓦斯含量研究
用灰色关联度分析法对姚桥煤矿煤层瓦斯含量的影响因素量化值进行归一化处理并计算其灰关联度,6种影响因素与瓦斯含量的灰关联度均大于0.6.灰关联度由大到小排序为:底板泥岩厚度＞顶板泥岩厚度＞煤层厚度＞断层落差＞距最近断层距离＞埋深.将确定的6组因素作为人工神经网络的输入单元,瓦斯含量作为输出单元对煤层瓦斯含量进行预测,结果显示:训练结果与真实值平均误差仅为2.25％,满足煤矿实际安全生产的要求；对煤矿系统内的各种预测均具有借鉴意义.
瓦斯含量 预测 灰色关联度 神经网络 权值
程根银 郭夕祥 李波 陈学习 马玉娇
华北科技学院科技管理处,北京 101601;清华大学环境科学与工程系,北京100084 上海大屯能源股份有限公司姚桥煤矿,沛县221611 华北科技学院安全工程学院,北京 101601
国内会议
厦门
中文
337-341
2009-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）