基于改进型BP算法的煤矿瓦斯预测与仿真研究

有效控制煤矿井下瓦斯体积分数是保证财产和人员安全的重要前提。现阶段各大煤矿企业采用的瓦斯体积分数测量方法存在一定缺陷,未能实现动态性和实时性,导致瓦斯爆炸事故时有发生。为了科学、准确地控制煤层瓦斯含量,深入分析了影响瓦斯体积分数的因素,提出了基于BP神经网络结构的预测模型方案。为了优化预测模型,从引入陡度因子、自适应调整学习速率、改进误差函数等方面入手,不断提高预测精度,继而采取网络训练和仿真的模型来验证其准确度,为煤矿安全生产提供有效借鉴。