煤与瓦斯突出预测：广义回归神经网络方法

"基于广义回归神经网络的煤与瓦斯突出区域预测 (2014年)" 这篇论文探讨了在煤矿行业中如何利用广义回归神经网络（GRNN）来预测煤与瓦斯突出这一严重安全问题。煤与瓦斯突出是煤炭开采过程中的一种灾难性现象，由于多种不确定因素的影响，预测其发生具有很大的挑战性。作者首先深入研究了煤与瓦斯突出的物理机制，理解了其发生的复杂性，并在此基础上引入了GRNN作为预测模型。 广义回归神经网络是一种非线性统计学习模型，它能够处理复杂的非线性关系，适应性强，尤其适用于存在大量不确定性和复杂相互作用的系统。在本文中，作者提出了一个优化的光滑因子选择算法来改进GRNN模型的预测精度。光滑因子是GRNN中一个关键参数，它影响着模型的拟合程度和泛化能力。通过对光滑因子的优化选取，可以避免过拟合或欠拟合的问题，从而提升模型的预测准确性。 论文通过实际案例进行了模型验证，结果显示，使用GRNN模型进行煤与瓦斯突出的区域预测，其精度高且与实际情况相符。这表明所提出的GRNN预测方法在煤矿安全预测中是合理且可行的。这种方法的应用有助于煤矿企业提前识别潜在的危险区域，采取预防措施，从而显著提高煤矿的安全水平和减少事故风险。 关键词涉及到的关键概念包括：煤矿安全、煤与瓦斯突出的预测、区域预测以及广义回归神经网络的应用。这些关键词突出了研究的核心内容和技术手段，强调了在复杂工程问题中运用数据驱动的智能模型进行预测的重要性。 该论文发表于2014年的《矿业工程研究》杂志，反映了当时在煤矿安全领域对先进预测技术的关注，同时，对于当前的科研和工程实践，这篇论文仍然提供了有价值的方法论参考。通过深入研究和改进机器学习模型，如GRNN，可以进一步提升煤矿行业的安全预测能力和灾害防范水平。