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基于改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型

赵延明

赵延明. 基于改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型[J]. 工矿自动化, 2009, 35(4): 10-13.
引用本文: 赵延明. 基于改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型[J]. 工矿自动化, 2009, 35(4): 10-13.
ZHAO Yan-ming. Predicting Model of Gas Content Based on Improved BP Neural Network[J]. Industry and Mine Automation, 2009, 35(4): 10-13.
Citation: ZHAO Yan-ming. Predicting Model of Gas Content Based on Improved BP Neural Network[J]. Industry and Mine Automation, 2009, 35(4): 10-13.

基于改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型

基金项目: 

湖南省教育厅资助项目(07C265)

详细信息
  • 中图分类号: TD712.3

Predicting Model of Gas Content Based on Improved BP Neural Network

  • 摘要: 煤层瓦斯含量是矿井安全生产的重要性能指标之一,而常规基于经验和传统数学模型的预测方法难以准确预测煤层瓦斯含量。针对该问题,文章在分析了基于Fletcher-Reeves共轭梯度法的改进BP神经网络模型的基础上,结合煤层瓦斯含量的各种影响因素,建立了一个基于3层改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型,并进行了具体的网络训练和预测仿真。结果表明,该瓦斯含量预测模型收敛速度快,预测精度高,可满足实际生产要求。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2009-04-10

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