BP神经网络在寸草塔煤矿上隅角瓦斯浓度预测中的应用

本文主要探讨了寸草塔煤矿22301回采工作面上隅角瓦斯涌出浓度的精确预测问题。随着煤矿开采活动的深入，确保矿井安全是关键，其中瓦斯治理是重中之重。上隅角是矿井中瓦斯聚集和流动的重要区域，其瓦斯浓度的变化直接影响到矿工的生命安全以及矿井的稳定运营。 首先，作者对上隅角瓦斯浓度的影响因素进行了深入分析，这些因素可能包括开采进度、通风条件、地质构造、煤层特性等。通过对这些因素的理解，可以构建一个全面的指标体系，用来量化和评估瓦斯浓度的变化规律。 然后，利用瓦斯监测监控系统收集了大量的上隅角瓦斯浓度数据，这些数据被用作BP神经网络（一种人工智能算法）的训练样本。BP神经网络以其强大的非线性拟合能力，能够处理复杂的函数关系，并用于预测未知数据。作者借助MATLAB这样的专业工具，对这些数据进行训练，以建立预测模型。 经过训练，得到的BP神经网络模型能够准确地模拟上隅角瓦斯浓度的变化趋势。作者对模型的预测结果进行了详细的误差分析，结果显示，该模型的平均预测误差小于10%，这表明模型具有很高的预测精度，预测误差在可接受的范围内。这一发现对于实际应用具有重要意义，表明BP神经网络预测模型可以有效地应用于寸草塔煤矿22301回采工作面上隅角每日最大瓦斯浓度的预测。 这项研究不仅有助于提高煤矿安全管理的科学性和准确性，也有助于预防瓦斯爆炸等安全事故的发生，保障矿工的生命安全，同时也有利于提升整个行业的技术水平和管理水平。因此，对于煤炭开采企业来说，理解和应用此类预测方法是至关重要的，它将助力煤矿在高效生产的同时，实现瓦斯治理的智能化和精细化。