GWO-Elman神经网络预测底板突水：煤炭安全新方法

"基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测-论文" 本文探讨了如何利用灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）和Elman神经网络来构建一个有效的底板突水预测模型，以应对中国华北地区尤其是巨野煤田红旗煤矿的安全生产挑战。华北地区由于复杂的水文地质条件，煤层底板突水事故频发，对矿工安全和财产构成严重威胁。论文首先分析了红旗煤矿的矿井水文地质资料，选择了断裂分维值、取心率、隔水层厚度、单位涌水量、渗透系数、底板含水层总厚度和承压含水层水压这7个关键因素作为预测底板突水的主要影响因素。 GWO是一种基于自然界灰狼群捕食行为的优化算法，它能够有效地搜索全局最优解，被用来优化Elman神经网络的权重和阈值。Elman神经网络是一种具有反馈机制的递归神经网络，能处理时间序列数据，适合用于预测问题。通过GWO，论文得到了最佳的权重18.7482和阈值0.014435，构建了GWO-Elman神经网络模型。该模型在实际数据集上的测试结果显示，预测准确率达到了100%，显示了模型的高精度。 为了进一步验证模型的准确性，论文采用了熵值法确定权重的脆弱性指数法进行对比。熵值法是一种评估信息不确定性和系统复杂性的方法，通过计算各因素的熵值来分配权重。对比结果表明，GWO-Elman神经网络模型在底板突水预测上具有更高的准确性，这为煤矿的安全管理提供了有力的决策支持工具。 此外，论文中提及的其他文章涵盖了煤炭绿色开采的地质保障、煤矿区水环境研究、地下水监测方法、煤层气开采技术、保水采煤的科学问题以及地质环境承载力等多个方面，这些都反映了当前煤炭行业在环境保护和可持续发展方面的关注点。煤炭开采不仅要考虑经济效益，还需重视环境保护和水资源的合理利用，尤其是在水资源紧张和地质条件复杂的地区。 这篇论文展示了GWO-Elman神经网络在底板突水预测中的强大潜力，为解决华北型煤田的安全问题提供了一种新的、高效的技术手段。同时，论文的研究成果也为其他类似地质条件下的煤矿提供了借鉴，有助于提高整个煤炭行业的安全生产水平。