灰色关联分析+优化RBF模型提升矿井瓦斯涌出预测精度

本文主要探讨了在矿井瓦斯涌出预测中应用优化神经网络模型的方法，特别是利用灰色关联分析理论来确定影响瓦斯涌出的关键因素。作者通过对原始瓦斯含量、煤层厚度、煤层埋深、工作面长度、推进速度和煤层倾角的深入研究，发现这些因素对瓦斯涌出量具有显著影响。灰色关联分析作为一种定量评估方法，帮助识别了各因素之间的相对重要性。 文章的核心内容是优化Radial Basis Function (RBF)模型，这是一种非线性函数逼近方法，在预测模型中发挥了关键作用。RBF模型通过拟合这些影响因素与瓦斯涌出量之间的关系，构建了一个预测模型。通过Matlab软件进行仿真模拟，对模型的性能进行了评估。 仿真结果表明，优化后的RBF模型在预测矿井瓦斯涌出量时表现出了较高的准确性。在5组测试数据中，模型的最大误差为3.6%，最小误差为0.8%，平均误差仅为1.84%，这证明了模型预测的精度相当高。这意味着该模型可以有效地帮助矿井管理者提前预估瓦斯涌出情况，从而采取预防措施，降低瓦斯事故的风险。 本文提供了一种实用的策略，即结合灰色关联分析理论和优化的RBF模型，以提高矿井瓦斯涌出预测的精确性和实用性。这对于保障煤矿安全，防止瓦斯爆炸等严重事故的发生具有重要的实际意义。这项研究成果不仅有助于提升煤矿管理的技术水平，也为其他类似领域的预测模型提供了参考。