BP神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

"基于BP网络的瓦斯涌出量的预测" 在煤矿通风与安全管理中，准确预测瓦斯涌出量是防止瓦斯灾害和事故的关键。李石的文章"基于BP网络的瓦斯涌出量的预测"探讨了如何运用经典的反向传播（BP）神经网络技术来构建这一预测模型。BP网络源于神经网络理论，它模仿人脑的神经元结构，通过大量处理单元的相互连接，展现出了强大的非线性问题解决能力。 神经网络自20世纪提出以来，已经在自动化、计算机科学、机器学习等多个领域展现出强大的适应性和学习能力，能够解决传统方法难以处理的复杂问题。静态的多层前向神经网络在系统建模与预报中广泛应用，因其能逼近任意非线性映射而备受青睐。然而，对于非线性动态系统的建模和预报，静态网络需要预先确定模型的阶次，这在实际操作中往往困难重重。 动态网络，尤其是带有内部反馈的网络，近年来逐渐受到关注，因为它们能自然地反映系统的动态变化，无需预先设定模型类和阶次。尽管动态网络在建模和预报方面的研究仍不成熟，其逼近能力和学习算法仍有待深化，但它们为处理瓦斯涌出量这类动态问题提供了新的可能。 文章中，作者选择了BP网络作为预测瓦斯涌出量的基础，因为BP网络是一种多层前馈网络，通过反向传播算法更新权重，能有效地学习和调整以适应复杂的输入-输出关系。BP网络在处理非线性问题时具有灵活性，适合用于预测那些受多种因素影响且具有复杂动态性的瓦斯涌出情况。 该文旨在利用BP网络的预测能力，结合煤矿通风与安全管理信息系统中的数据，建立一个能够准确预测瓦斯涌出量的模型。这样的模型有助于矿井提前采取预防措施，降低瓦斯危害，提升矿井安全管理水平。通过不断优化和调整网络参数，可以期望提高预测的精度，为煤矿安全生产提供更有力的数据支持。