神经网络优化煤与瓦斯突出预测指标研究

"神经网络在煤与瓦斯突出预测敏感指标确定中的应用 (2008年)" 这篇论文探讨了神经网络在煤炭与瓦斯突出预测中的应用，特别关注了如何利用神经网络技术来确定预测敏感指标及其临界值。煤与瓦斯突出是一种严重的矿山安全问题，通常由地应力、瓦斯压力以及煤岩力学性质的复杂相互作用引起，其发生机制具有明显的非线性特征。传统的预测方法可能在处理这种非线性问题时效率不高。 作者采用了三率法对大平煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行了研究，这种方法能够分析不同因素对突出的可能性的影响程度，从而确定关键的预测指标。然而，为了进一步验证并优化这些指标，他们引入了人工神经网络的BP模型。BP（Back Propagation）模型是神经网络中常用的一种训练算法，它通过反向传播误差来调整网络权重，使得网络能够更准确地拟合数据。 在BP模型的应用过程中，研究人员首先选择了代表性的样本数据，这些数据包括了各种可能影响煤与瓦斯突出的因素，如地应力、瓦斯含量、煤层硬度等。接着，这些样本被分为训练集和测试集，用于训练神经网络模型和评估其预测性能。通过对模型的训练和调整，神经网络能够学习并理解各个指标之间的复杂关系，并预测出是否存在突出的风险。 对比现场实际发生的煤与瓦斯突出事件，神经网络模型的预测结果与常规方法确定的敏感指标和临界值进行了比较。研究表明，神经网络方法在预测煤与瓦斯突出的危险性和确定敏感指标方面表现出了较高的准确性和效率，这为煤矿安全提供了更为科学和有效的决策依据。 这篇论文强调了神经网络技术在解决复杂非线性问题，如煤与瓦斯突出预测中的潜力。通过神经网络，可以更精确地识别影响突出的关键因素，从而提高预防措施的有效性，减少矿山事故的发生，保障矿工的生命安全。这种应用不仅在理论上有重要意义，而且对于提升我国乃至全球煤矿行业的安全生产水平具有实践价值。