作者：高望; 张岩; 高帅帅瓦斯预测bp神经网络网络训练多元线性回归
摘要：为提高预测模型的可靠性,实现对煤层未采区域瓦斯含量的精确预测,以山阳煤矿5#煤层为研究对象,进行未采区瓦斯含量的预测。运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型;结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络训练,再对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:该预测模型预测瓦斯含量,精度较高,效果较好,能满足工程要求。采用多元线性回归-BP神经网络可以对未开采区域煤层瓦斯含量进行准确预测,为矿井瓦斯灾害防治提供一定的参考依据。
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