煤层瓦斯渗透率预测：MIV算法优化的BP神经网络模型

"基于影响因素优选的煤层瓦斯渗透率预测模型" 煤层瓦斯渗透率是衡量煤层内瓦斯流动难易程度的关键参数，对煤矿的安全开采和煤层气开发具有重大影响。该文深入探讨了如何通过影响因素优选来建立更精确的预测模型。作者首先进行了相关性分析，确定了煤层瓦斯渗透率与有效应力、温度、抗压强度和瓦斯压力之间的关系。这些因素间的相关性也进行了互相关分析，揭示了它们之间存在的复杂相互作用。 利用MIV（Minimum Information Value，最小信息值）算法，研究者筛选出对煤层瓦斯渗透率影响最显著的因素，即有效应力、温度和瓦斯压力。这三者被选中参与BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的构建，以形成预测模型。BP神经网络是一种常用的非线性模型，适合处理复杂关系的预测问题。 研究构建了两个预测模型：模型1未进行影响因素优选，而模型2则基于优选的影响因素。通过对两个模型的试算和误差分析，结果显示模型2的预测稳定性和精度优于模型1。这意味着模型2能更准确地反映出煤层瓦斯渗透率与有效应力、温度和瓦斯压力之间的非线性映射关系。 该研究的重要性在于，它不仅提供了预测煤层瓦斯渗透率的新方法，也为煤矿安全生产提供决策支持。通过优化影响因素，可以更有效地预测和控制煤层内的瓦斯流动，降低煤矿瓦斯事故的风险。同时，对于煤层气的开发利用，准确的渗透率预测有助于优化抽采策略，提高资源利用率。 总结来说，此研究提出了一个基于影响因素优选的煤层瓦斯渗透率预测模型，通过MIV算法选择关键参数并应用BP神经网络进行建模，提升了预测的准确性和稳定性。这一方法对于理解煤层瓦斯动态行为，保障煤矿安全，以及推动煤层气产业的发展具有重要意义。