ANFIS煤体瓦斯渗透率预测模型：一种高效方法

"该研究探讨了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的煤体瓦斯渗透率预测模型，旨在提高对井下瓦斯浓度变动的预警能力。通过对比ANFIS模型与BP神经网络模型和支持向量机(SVM)模型的预测效果，证明了ANFIS模型在预测速度、精度和收敛性上的优越性。" 在煤矿安全生产中，瓦斯渗透率是关键的参数之一，它直接影响到矿井通风和瓦斯治理的效果。煤体瓦斯渗透率的准确预测能够帮助预防瓦斯事故，确保井下作业人员的安全。传统的预测方法可能由于复杂性和不确定性而存在局限，因此，研究人员引入了结合神经网络和模糊推理系统的ANFIS模型。 ANFIS模型利用神经网络的自适应学习能力，能快速调整权重和阈值以适应不断变化的环境条件。同时，模糊推理系统则可以处理不精确或模糊的信息，将专家的经验知识转化为规则，进一步提高了预测的准确性。在本研究中，ANFIS模型被用于预测有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度等因素对煤体瓦斯渗透率的影响。 实验数据显示，ANFIS模型的收敛速度快，预测值与实际测量值高度吻合。与BP神经网络模型相比，ANFIS在误差精度方面表现更优，训练过程更快，而且具有更好的收敛性。另一方面，与支持向量机模型相比较，ANFIS模型同样在预测性能上占据优势。 BP神经网络虽然在许多领域中广泛应用，但在处理非线性问题时可能存在收敛速度慢和局部极小值的问题。相比之下，ANFIS模型的模糊逻辑部分有助于处理非线性和不确定性，使其在瓦斯渗透率预测中表现更佳。SVM模型在处理小样本数据时表现出色，但在大数据集和复杂关系预测时可能会变得复杂且计算量大，而ANFIS则在这些方面显示出了更高的效率。 基于ANFIS的煤体瓦斯渗透率预测模型提供了一种有效且精确的方法，能够在实时预警和煤矿安全管理系统中发挥重要作用。通过优化输入参数，该模型可以进一步提升预测的精确度，从而为矿井瓦斯治理提供科学依据，降低瓦斯事故的风险。未来的研究可以考虑将更多影响因素纳入模型，以提高预测的全面性和可靠性。