基于GWO-Elman神经网络的煤层底板突水预测研究

基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测 在煤炭生产过程中，煤层底板突水事故是一种常见的安全隐患，特别是在华北地区。为了预测煤层底板突水，需要考虑多个影响因素，包括断裂分维值、取心率、隔水层厚度、单位涌水量、渗透系数、底板含水层总厚度、承压含水层水压等七个因素。 本研究中，我们使用灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）优化了Elman神经网络的权重和阈值，分别为18.7482和0.014435。建立了基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测模型，并对模型进行了测试，结果显示预测准确率达到100%。 在此基础上，我们使用熵值法确定权重的脆弱性指数法，对比了神经网络模型的准确度，证明了神经网络模型的准确度更高，可以用于工程实际。最后，我们使用所建立的神经网络模型对两个未开采工作面进行了底板突水预测，将预测结果指导矿井实际安全生产。 本研究提出了一种基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测方法，该方法可以有效地预测煤层底板突水事故，提高煤矿安全生产的水平。 知识点： 1. 底板突水预测：煤层底板突水预测是煤矿安全生产领域中的一个重要研究方向，目的是预测煤层底板突水事故的可能性和严重性。 2. 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）：GWO是一种基于灰狼群体智能的优化算法，可以用来优化神经网络的权重和阈值。 3. Elman神经网络：Elman神经网络是一种循环神经网络，可以用来预测煤层底板突水事故的可能性和严重性。 4.熵值法：熵值法是一种确定权重的脆弱性指数法，可以用来对比不同模型的准确度。 5. 底板突水预测模型：基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测模型可以用来预测煤层底板突水事故的可能性和严重性。 6. 煤矿安全生产：煤矿安全生产是煤矿生产过程中的一个重要方面，旨在确保矿工的生命安全和财产安全。 7. 华北型煤田：华北型煤田是中国的一个重要煤炭生产基地，煤炭储量非常丰富，但煤矿安全生产中存在很多事故隐患。