灰色关联-遗传神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

"基于灰色关联-遗传神经网络的煤与瓦斯突出预测模型" 煤与瓦斯突出预测是煤矿安全生产中的重要课题，它涉及到矿井安全和工人生命安全。该问题的复杂性在于其非线性动力特性，以及涉及的多种因素如瓦斯压力、地应力和煤体结构等的相互作用。传统的预测方法，如单项指标法和综合指标法，往往难以准确把握这些复杂关系。 人工神经网络(ANN)，尤其是反向传播(BP)网络，因其强大的非线性建模能力，已经成为预测煤与瓦斯突出的热门工具。BP网络能够通过不断调整权重和阈值来学习输入和输出之间的关系，但存在训练过程中的局部最优问题和初始参数设置的随机性，这可能影响预测精度。 本文提出的模型结合了灰色关联理论和遗传算法，旨在解决上述问题。灰色关联理论用于优化评价指标的选择，通过衡量各个因素与煤与瓦斯突出之间的关联度，筛选出最具影响力的指标。遗传算法则被用来优化BP网络的初始权值和阈值，通过模拟生物进化过程的全局搜索能力，避免陷入局部最小值，从而提高网络训练的稳定性和预测的准确性。 在具体应用中，研究选取了重庆南桐矿区砚石台矿的实际数据进行分析，构建了改进的BP神经网络模型。通过对比和验证，该模型的预测结果与矿井实际发生的煤与瓦斯突出情况相符，证明了模型的有效性和实用性。这一模型的建立不仅提高了预测精度，也为矿井预防煤与瓦斯突出提供了更为科学的决策依据。 此外，遗传算法在模型优化中的应用体现了其在处理复杂优化问题上的优势，它可以跳出传统方法的局限，寻找更优的解决方案。而灰色关联理论则为评价指标的选取提供了量化标准，使模型的构建更加科学合理。 基于灰色关联-遗传神经网络的煤与瓦斯突出预测模型是一个综合运用现代计算方法来解决实际工程问题的成功案例，它对提高煤矿安全管理水平和降低事故风险具有重要的理论和实践意义。未来的研究可以进一步探索更多优化算法和理论的结合，以提升预测模型的性能，并在更大范围内推广和应用。