基于神经网络的初始释放瓦斯膨胀能预测模型

研究了BP神经网络的原理和方法,收集了全国100多对矿井的实测初始释放瓦斯膨胀能资料,获得20组可靠数据,选取煤的破坏类型、煤层的相对瓦斯压力、煤的坚固性系数、瓦斯放散初速度4个单项指标为BP神经网络的输入变量,初始释放瓦斯膨胀能作为输出变量;建立了基于BP神经网络的初始释放瓦斯膨胀能预测模型;通过模型检验和精度分析,得出模型拟合效果好,预测精度能够满足工程精度要求。从而说明利用BP神经网络对初始释放瓦斯膨胀能进行预测是可行的。