小波分析与BP神经网络：瓦斯浓度预测的创新策略

本研究论文探讨了基于小波分析和BP神经网络的瓦斯浓度预测方法，针对我国作为煤炭生产和消费大国背景下频繁发生的煤矿瓦斯事故问题，尤其是瓦斯引发的灾害占煤矿事故的主导地位。作者指出，通过对瓦斯浓度的提前预测和监控，可以显著降低事故风险，从而减少经济损失和人员伤亡。 论文首先介绍了统计方法、瓦斯含量方法和瓦斯地质数学模型三种常见的矿井瓦斯浓度预测手段，然而，针对工作面瓦斯浓度的预测方法相对较少。本文创新性地提出了将小波分析和BP神经网络相结合的方法，旨在解决这一问题。小波分析作为一种信号处理技术，能够有效去除瓦斯浓度时间序列数据中的噪声和干扰，提高数据质量。通过小波降噪和滤波，论文利用这些处理后的数据对BP神经网络进行训练，使其能够学习并拟合瓦斯浓度随时间变化的非线性规律。 以某矿井2010年3月21日的瓦斯浓度数据为例，每5分钟一次的采样，数据范围在0~1.5%之间，这样的低频且存在噪声的数据特点，使得小波分析的作用尤为关键。通过训练得到的BP神经网络，可以预测未来特定时间点的工作面瓦斯浓度，为安全预警提供了有力工具。 这篇论文提供了一个实用的工具，不仅提升了矿井瓦斯浓度预测的精度，也对保障煤矿安全生产，防止瓦斯事故的发生具有重要意义。小波分析和BP神经网络的结合展示了在复杂环境下的智能预测技术在实际应用中的价值，为未来煤矿安全管理提供了新的研究方向。