LMD-BP神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用研究

"采煤工作面瓦斯涌出量的预测对于煤矿安全至关重要。本文探讨了一种结合局部均值分解（LMD）和改进的BP神经网络的方法来提升预测精度。LMD是一种非平稳信号处理技术，能将复杂信号分解为多个简化的分量，即PF分量。在对采煤工作面瓦斯涌出量数据进行LMD分解后，每个PF分量分别用改进的BP神经网络进行预测，然后通过叠加重构合成最终的预测值。实证分析表明，该方法相较于传统的神经网络模型，预测瓦斯涌出量的准确度更高，预测结果与实际监测数据的一致性极强。该研究为煤矿安全生产提供了更可靠的瓦斯涌出量预测工具，有助于预防瓦斯事故的发生。" 在煤矿开采过程中，瓦斯涌出量的控制是保障矿工生命安全的关键环节。传统的预测方法可能存在预测精度不足的问题，而LMD-BP神经网络模型则提供了一种有效解决这一问题的新途径。局部均值分解（LMD）是一种时间序列分析技术，尤其适用于处理非线性、非平稳的信号，如瓦斯涌出量数据。它能够将复杂的瓦斯涌出量变化分解为多个简化的瞬态分量（PF分量），这些分量各自对应不同的物理过程或动态特性。 BP（Back Propagation）神经网络是人工神经网络的一种，常用于模式识别和预测任务。然而，标准的BP网络可能会遇到训练速度慢、容易陷入局部最优等问题。在本研究中，BP网络经过改进，提高了对瓦斯涌出量各PF分量预测的精确度。通过分别对每个PF分量进行预测，然后将预测结果进行合成，可以得到一个综合的瓦斯涌出量预测值，这种方法能够捕捉到瓦斯涌出的复杂动态行为。 实验结果证实，采用LMD-BP神经网络模型对采煤工作面瓦斯涌出量的预测效果优于传统BP网络，预测值与实际监测数据的吻合度显著提高。这表明，该模型在实际应用中具有更高的实用价值，能够为煤矿管理层提供更准确的瓦斯涌出量预警，从而采取有效的安全措施，降低瓦斯爆炸的风险，确保煤矿安全生产。 蔡振禹和邵永华的研究为采煤工作面瓦斯涌出量的预测开辟了新的路径，结合了先进的信号处理技术和神经网络模型，提升了预测的精准度和可靠性。这对于我国乃至全球的煤矿安全领域都具有重要的理论和实践意义。未来，这种技术有望进一步优化和完善，以适应更多复杂工况下的瓦斯涌出预测需求。