Monte Carlo改进的BP神经网络预测回采瓦斯涌出量

"基于Monte Carlo方法改进的BP神经网络对回采工作面瓦斯涌出量预测" 本文深入探讨了如何利用Monte Carlo方法改进传统的BP神经网络模型，以更精确地预测回采工作面的瓦斯涌出量。在煤炭开采过程中，瓦斯涌出量的准确预测是确保煤矿安全、降低事故风险的关键因素。作者魏引尚等人通过构建一种新的预测模型，旨在提高预测的准确性。 BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的监督学习算法，适用于非线性问题的建模。在本研究中，该网络模型的输入变量包括煤层的埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、工作面与邻近煤层的距离、工作面的推进距离以及工作面的产量，而输出变量则是回采工作面的绝对瓦斯涌出量。首先，需要对这些输入变量进行预处理和训练，以建立一个能够反映各变量间复杂关系的网络结构。 Monte Carlo方法则是一种通过大量随机抽样来求解复杂问题的概率模拟技术。在本研究中，它被用来模拟输入变量随时间的变化行为。通过随机抽样6组输入变量，并预测它们的发展趋势，可以更全面地考虑各种可能的工况组合，从而增强预测的鲁棒性。将这些模拟结果作为训练好的BP神经网络的输入层节点值，经过网络的前向传播，可以得到下一生产周期的回采工作面瓦斯涌出量预测值。 该研究的创新之处在于结合了两种不同的计算方法，即神经网络的非线性建模能力和Monte Carlo的随机模拟技术，从而提高了预测的精度和适应性。这种改进的方法对于实时监测和控制矿井瓦斯涌出量，预防瓦斯灾害，保障煤矿安全生产具有重要的实践意义。 该文提出了一种基于Monte Carlo和BP神经网络的预测模型，通过模拟输入变量的动态变化，有效地提升了对回采工作面瓦斯涌出量预测的准确性和可靠性。这种方法不仅可以应用于煤炭行业，还可能推广到其他领域中涉及复杂系统预测的问题。同时，该研究也为矿井通风安全性、合理性及可靠性的分析评价提供了理论支持和技术手段。