小波神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

"基于小波神经网络的瓦斯涌出量预测研究" 文章深入探讨了如何利用小波神经网络来提高瓦斯涌出量预测的准确性，这对于矿井的设计与安全生产具有重大指导价值。瓦斯涌出量是一个复杂的问题，因为它受到多种自然因素以及开采技术的影响，呈现出高度的非线性特性。传统的神经网络方法在处理这类问题时可能存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的局限性。 作者提出的小波神经网络方法旨在结合小波变换的时间频率局部化性质和神经网络的学习能力，以更有效地解决非线性建模问题。小波变换可以对信号进行多尺度分析，捕捉到数据中的瞬态变化和局部特征，这对于瓦斯涌出量这种非平稳过程的预测特别有利。而神经网络则能通过权重调整来适应复杂的数据模式，从而实现对非线性关系的拟合。 具体实施过程中，作者构建了一个预测模型，采用foIPhi语言设计了小波/ BP神经网络仿真器。通过实际案例分析，该方法展示出了比传统神经网络更快的收敛速度和更高的预测精度，这对于实时监控和预警矿井瓦斯涌出风险具有显著优势。 本文的研究成果不仅提供了预测瓦斯涌出量的新工具，还为其他非线性系统的预测问题提供了新的思路。小波神经网络的引入克服了传统神经网络的一些缺点，提升了预测模型的稳定性和实用性，对于促进矿井安全管理和工程技术的进步具有积极的推动作用。