CPN神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

"陈力、雷汝海等研究人员的论文‘基于CPN网络的煤与瓦斯突出预测的研究’探讨了一种利用CPN神经网络技术预测煤与瓦斯突出的方法，适用于处理非线性问题，避免了传统BP网络的局部极小值陷阱，提高了预测的准确性和效率。" 在煤矿行业中，煤与瓦斯突出是一种极其危险的现象，严重威胁矿工的生命安全。由于其发生的机理复杂且具有明显的非线性特征，传统的预测方法往往难以达到理想的预测效果。这篇论文引入了Colored Petri Net（CPN）神经网络技术，这是一种能够有效处理复杂系统和非线性关系的计算模型。CPN网络不仅具备强大的建模能力，而且其学习算法可以更快速地收敛，避免陷入局部最优，从而提高了预测的全局优化性能。 论文首先深入解析了CPN网络的基本结构和学习算法，包括其令牌传递机制、状态转移规则以及权重更新策略。接着，研究人员选取了五个对煤与瓦斯突出影响显著的因素，如地质构造、瓦斯压力、煤层硬度、开采深度和开采方式，作为输入变量构建预测模型。通过收集历史数据，他们对CPN网络进行训练，并用独立的数据集进行测试，验证模型的预测性能。 实验结果显示，采用CPN神经网络的预测模型与实际发生情况高度吻合，显示出良好的预测能力和可靠性。相比于传统的Backpropagation（BP）神经网络，CPN网络在学习速率和全局优化方面具有显著优势，为煤矿安全预测提供了新的科学依据和技术手段。 关键词涉及的内容表明，该研究的重点在于应用CPN神经网络解决煤与瓦斯突出预测问题，同时也涵盖了网络结构设计、学习算法优化以及预测模型建立等多个技术层面。论文的贡献在于提供了一种新的、有效的预测方法，有望提升煤矿安全生产水平，减少因煤与瓦斯突出造成的事故风险。