基于BP神经网络的矿井热动力灾害监测研究 论文

针对煤矿井下热动力灾害监测方式单一、易产生误判漏判等问题，提出了一种基于BP神经网络的矿井热动力灾害监测方法。该方法通过分析矿井热动力致灾因素之间的相互耦合关系，利用多源数据融合的三级架构（数据-特征-决策）来实现更加准确的监测。

在数据级处理上，首先采用卡尔曼滤波算法对特征参量数据进行归一化优化处理。如果你对卡尔曼滤波算法的具体实现方式感兴趣，可以参考卡尔曼滤波与神经网络这篇文章。接着，在特征级，使用BP神经网络对经过处理的特征参量数据进行多源融合识别，最终获取煤层自燃和明火燃烧的特征识别结果。如果你希望深入了解BP神经网络的应用及其在数据分类中的具体方法，推荐阅读BP神经网络数据分类。

在决策级，该方法将特征识别结果与瓦斯浓度、煤尘浓度和特征信号持续时间相融合，得出最终监测判决结果。这种综合多参数的融合判断方法，大大提高了对矿井热动力灾害的准确识别能力，有效解决了以往监测中容易出现的误判和漏判问题。