煤矿内因火灾预测：基于危机征兆的BP神经网络模型

"基于危机征兆的煤矿内因火灾预测模型的研究" 本文主要探讨了如何运用危机征兆来预测煤矿内因火灾，以防止因煤炭自燃导致的重大损失。作者陈雅、蒋仲安和谭聪来自北京科技大学土木与环境工程学院，他们的研究侧重于建立一个有效的预测模型，以提前预警并防止此类灾害。 在研究过程中，作者们首先对过往的煤炭自燃事故案例进行了统计分析，以此为基础识别出煤炭自燃的关键征兆。这些征兆被分为二级指标和三级指标，共包括6个二级指标和40个三级指标。这些指标可能涵盖了煤炭的物理性质、化学成分、环境条件以及开采过程中的各种因素。 为了构建预测模型，作者们选择了人工神经网络（BP神经网络）这一方法。BP神经网络是一种广泛应用的非线性预测工具，能够处理复杂的关系和模式。他们利用概率理论来建立数据，并在Matlab环境中对模型进行训练和优化，以确定最佳参数值。这种方法的优点在于其通用性，能够适应不同的情况；扩展性，可以轻易添加或修改预测指标；以及高效性，能够快速生成预测结果。 通过对模型性能的影响因素进行研究，作者们得出了最佳参数设置，这有助于提高预测的准确性和可靠性。文章指出，这种基于危机征兆的预测模型对于煤矿安全生产具有重要意义，它能提前发现潜在的自燃风险，从而采取及时的预防措施，降低火灾发生的风险。 关键词：煤炭自燃、危机征兆、概率模型、预测模型。该研究对于煤炭行业的安全管理具有深远的指导意义，可以为同类问题提供参考，并可能促进矿山安全技术的进一步发展。 中图分类号：TD75+2.2（矿业工程）、X936（环境科学与资源保护）。文献标志码：B，表明这是一项科学研究，具有较高的学术价值。该研究已在线发表，可以在指定的网络地址获取全文。 这项工作展示了如何通过科学的方法和技术，结合实际案例，构建一个能够预警煤矿内因火灾的预测模型，为煤炭行业的安全生产提供了有力的理论支持和实践指导。