灰色关联熵在煤与瓦斯突出概率预测中的应用

"这篇论文研究了基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出概率神经网络预测模型，旨在提高矿井安全生产的预测准确性。通过对煤与瓦斯突出的影响因素进行综合分析，利用灰色关联熵理论确定各因素与突出危险性的关联度，从而获取影响因素的权重和排序。接着，结合概率神经网络（PNN）方法，构建了一个预测模型。通过实际的煤与瓦斯突出样本数据对模型进行训练和测试，证明了灰色关联熵分析能有效量化输入变量的重要性，特别是在瓦斯放散初速度和开采深度这两个关键因素上的应用。该模型能够更全面地考虑各种影响因素，从而提升预测煤与瓦斯突出危险性的精确度。" 在本文中，研究者关注的是煤炭开采中的重大安全问题——煤与瓦斯突出。这是一种可能导致严重事故的自然灾害，对矿井的安全生产构成极大威胁。为了预测并预防这类事件，研究人员采取了多步方法。首先，他们进行了煤与瓦斯突出影响因素的综合分析，识别出可能影响突出发生的关键因素。然后，引入灰色关联熵理论，这是一种衡量两个时间序列相似度的工具，用于分析这些因素与煤与瓦斯突出危险性的关联程度。通过这种方法，他们能够量化各个影响因素的重要性，找出权重最高的因素。 其中，研究发现瓦斯放散初速度和开采深度对突出危险性的影响最大。这意味着在预防策略中，对这两个因素的监测和控制尤为重要。接下来，研究团队应用概率神经网络（PNN）构建预测模型。PNN是一种基于统计学的概率模型，它能处理非线性关系并具有良好的泛化能力，适合复杂问题的预测。通过煤与瓦斯突出的实际样本数据对PNN模型进行训练和验证，结果显示该模型能够有效地考虑所有影响因素的综合影响，从而提高预测的准确性和可靠性。 这项研究提出了一种创新的预测方法，结合灰色关联熵和概率神经网络，为煤与瓦斯突出的危险性预测提供了科学依据。通过这种方法，可以更好地理解和管理矿井的安全风险，降低因煤与瓦斯突出导致的潜在灾害。这一工作对煤矿安全生产领域具有重要的实践指导意义，同时也为未来相关研究提供了理论基础和技术路线。