煤与瓦斯突出区域的GRNN预测模型研究

摘要：

针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和广义回归神经网络的基础上,建立了煤与瓦斯突出的广义回归神经网络预测模型,提出了广义回归神经网络中的光滑因子优化选择算法,以提高模型预测精度.通过应用实例验证,预测结果精度高,与实际情况相吻合.研究结果证明了该方法的合理性和可行性,对煤矿提高煤与瓦斯突出区域的预测能力具有较大的参考意义.

关键词： 煤矿开采 瓦斯突出 区域预测 广义回归神经网络

作者: 念其锋 施式亮 李润求

作者单位: 湖南科技大学 计算机科学与工程学院,湖南 湘潭 411201;湖南科技大学 煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南 湘潭 411201;中南大学 资源与安全工程学院,湖南 长沙 410083 湖南科技大学 煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南 湘潭 411201;中南大学 资源与安全工程学院,湖南 长沙 410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国职业安全健康协会2013年学术年会

会议地点: 福州

会议语种:中文

页码: 449-457

在线出版日期: 2013-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）