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《昆明理工大学》 2008年
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基于BP神经网络的瓦斯涌出量预测的研究

李洪彪  
【摘要】: 瓦斯是危害矿井安全生产的重要因素之一。针对矿井未开采区域进行瓦斯涌出量预测对有效防止瓦斯超限、瓦斯爆炸,保障矿井生产安全起着重大作用。 矿井瓦斯涌出量各影响因素之间存在着动态、模糊的非线性关系,其变化过程表现为复杂的非线性动力学过程。通过研究发现,传统的线性预测方法很难准确地建立瓦斯涌出量预测模型。神经网络具有自组织、自适应、并行处理等特性和很强的非线性映射能力,使得其在矿井瓦斯涌出量预测中具有传统方法无法比拟的适应性和优越性。所以利用BP神经网络通过逼近矿井瓦斯涌出量与其影响因素之间的函数关系建立了预测模型。 针对瓦斯涌出量预测模型,对传统BP神经网络进行了改进。为克服BP网络训练速度慢,采用了动量法和学习率自适应调整策略;为克服BP网络易陷入局部最小,采用了遗传算法对BP神经网络模型的权值和阈值进行优化。 对于不同的矿区,煤层瓦斯涌出量的主控因素是不同的。找出研究区瓦斯涌出量的主控因素,有利于清楚地掌握研究区瓦斯储存规律,提高运算效率。本文提供了两种确定瓦斯涌出量主控因素的方法:灰色关联分析法和权重贡献率分析法。将主采煤层瓦斯涌出量的主控因素作为BP神经网络的输入节点,对未开采区域煤层瓦斯涌出量进行预测。 用C++语言进行了系统实现。瓦斯涌出量预测系统能够实现输入节点数、输出节点数、隐含层数、训练精度、最大训练次数、训练步长、动态因子等参数的灵活配置。可进行单样本预测和连续样本实时预测,通过单样本预测可以观察系统的训练效果。实时预测需要与数据库相连,通过设置数据库服务器地址、数据库密码、名称等参数,进行实时预测。通过对比发现改进的BP神经网络算法能够对瓦斯涌出量进行很高精度的预测。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP183;TD712.5

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
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2 记者 杨沛洁;十矿依靠创新获新生[N];平顶山日报;2010年
3 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年
4 记者 杨沛洁;十矿严抓安全生产抓出成效[N];平顶山日报;2009年
5 谢传飞;任楼矿:科技强“细胞” 壮“体魄”[N];经理日报;2009年
6 郭日平 李沁东;潞安集团:十项举措力保安全生产[N];长治日报;2009年
7 特约记者赵建军 王德福;常村矿提前完成全年生产任务[N];长治日报;2009年
8 本报记者 郭俊 通讯员 郭成刚 王红斌;走在了“863”前面[N];中国煤炭报;2008年
9 本报记者 李仑 通讯员 杨国银;高标准建制 “配方”式抽采[N];中国煤炭报;2011年
10 程爱娟;旅行推销员问题(TSP)的人工智能解法及其应用[N];新疆科技报(汉);2001年
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4 张需溥;小型化微带天线的设计与数值分析[D];上海大学;2004年
5 杨春成;空间数据挖掘中聚类分析算法的研究[D];解放军信息工程大学;2004年
6 方娟;基于移动代理的网格资源监控技术的研究[D];北京工业大学;2005年
7 崔晓芳;箱型结构焊接变形预测、控制及应用[D];大连交通大学;2005年
8 张材;薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究[D];中南大学;2004年
9 田方;遗传算法的改进研究及其在压缩机性能分析与优化中的应用[D];东北大学;2006年
10 谷峰;柔性作业车间调度中的优化算法研究[D];中国科学技术大学;2006年
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1 朱文龙;基于遗传算法的BP神经网络在多目标优化中的应用研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
2 李莉;基于遗传算法的BP神经网络在织物染色配色中的应用研究[D];青岛大学;2007年
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4 雷松林;基于BP网络和遗传算法的岩爆预测研究[D];同济大学;2008年
5 方志伟;基于浮动车数据的城市路段行程时间预测研究[D];北京交通大学;2007年
6 周雪倩;基于遗传神经网络的水质评价模型优化及应用[D];四川师范大学;2008年
7 田慧欣;基于遗传算法和BP网络的LF炉终点温度预报[D];东北大学;2005年
8 禇春雷;几种方法在粮食产量预测中的比较研究[D];河南大学;2008年
9 王勇;宽带拉曼光纤放大器增益平坦特性的研究[D];西南交通大学;2005年
10 易少华;基于遗传算法和神经网络的输电铁塔形状优化设计[D];广州大学;2007年
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