GA-BP神经网络优化的煤矿底板突水预测模型

本文主要探讨了在煤矿开采过程中如何应用基于GA-BP（遗传算法-玻尔兹曼回路神经网络）的非线性预测模型来评估底板突水的风险。作者杨志磊、孟祥瑞、王向前和王开元，来自安徽理工大学，针对煤炭行业的实际问题，提出了一个创新的方法。 首先，他们以非线性预测评价作为研究的核心，认识到底板突水现象受到多种因素的影响，如地质构造、矿压、开采活动等，这些因素之间的关系往往是复杂的非线性关系。因此，传统的线性模型可能无法准确捕捉这种复杂性。 BP神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，它能处理大量的输入变量并学习复杂的函数映射。然而，为了提高其预测性能，特别是对于初始权值和阈值的选择，遗传算法被引入进来。遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化技术，能够全局搜索并找到最优解，从而优化神经网络的结构参数。 研究团队通过收集多个突水矿井的实际数据，对这些因素进行综合分析，将这些数据输入到GA-BP网络模型中进行训练。这个过程涉及到网络的训练和调整，以确保模型能够准确地识别出影响底板突水的关键模式，并作出可靠的预测。 通过Matlab编程，他们对网络进行训练，验证模型在不同工作面上的预测效果。实验结果显示，该模型具有显著的优点：收敛速度快，这意味着在训练过程中所需的时间较短；预测精度高，意味着模型能准确地预测底板是否会发生突水以及可能的水量；此外，模型还展现出较强的泛化能力，即它不仅适用于训练数据，还能有效地应用于未见过的新数据，这对于实际应用来说至关重要。 总结来说，这篇文章介绍了如何结合遗传算法和BP神经网络构建一个强大的工具，用于煤矿底板突水风险的预测与评价，这有助于提高煤炭开采过程中的安全性和效率，减少突发事故带来的经济损失。这项研究对于煤矿开采领域的风险管理具有重要的实践意义。