基于改进BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测模型_尹光志

资 源 简 介

基于改进BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测模型_尹光志

详 情 说 明

煤体瓦斯渗透率的准确预测对于煤矿安全生产至关重要。尹光志的研究提出了一种改进的BP神经网络模型，专门针对煤体瓦斯渗透率的预测问题进行了优化。

传统BP神经网络在预测瓦斯渗透率时面临收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题。该改进模型通过引入自适应学习率和动量因子调整机制，显著提升了算法的收敛性能。同时，研究结合煤体的孔隙结构特征和瓦斯压力等多维参数，构建了更符合工程实际的输入层特征体系。

模型在隐含层设计上采用了试错法结合经验公式的方法确定最佳节点数，避免了过拟合现象。输出层采用线性激活函数，直接输出渗透率预测值。训练过程中采用交叉验证策略，确保模型泛化能力。

相比常规BP网络，该改进模型表现出更高的预测精度和稳定性，尤其在高瓦斯压力区间的预测误差显著降低。研究成果为煤矿瓦斯灾害预警提供了更可靠的技术手段，同时其网络优化思路也可迁移至其他岩土工程参数预测领域。