基于BP神经网络的采煤工作面瓦斯涌出量预测_李振兴

资 源 简 介

基于BP神经网络的采煤工作面瓦斯涌出量预测_李振兴

详 情 说 明

BP神经网络是一种广泛应用于模式识别和预测领域的机器学习算法，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现复杂非线性关系的建模。在煤矿安全领域，瓦斯涌出量的准确预测对预防瓦斯事故具有重要意义。

李振兴的研究采用BP神经网络来预测采煤工作面的瓦斯涌出量。该方法首先需要收集影响瓦斯涌出的关键参数，如煤层厚度、开采深度、工作面推进速度等作为输入特征。然后通过构建包含输入层、隐含层和输出层的神经网络结构，利用历史数据进行训练，使网络能够学习瓦斯涌出量与各因素间的复杂关系。

与传统统计方法相比，BP神经网络具有更强的非线性拟合能力，能够更好地处理采煤工作面瓦斯涌出量预测中的不确定性和复杂性。研究结果表明，该方法在预测精度和适应性方面都表现出较好的性能，为煤矿瓦斯灾害预警提供了新的技术手段。