MATLAB神经网络优化预测煤与瓦斯突出危险性

该篇论文研究的核心内容是"基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测方法",发表于2005年12月的《系统工程理论与实践》第12期,文章编号为100026788(2005)1220102205。作者田云丽和周利华为湖南科技大学能源与安全工程学院的研究人员。 论文针对当时BP神经网络在矿井煤与瓦斯突出危险性预测中存在的收敛速度较慢的问题，提出了两种改进策略：一种是利用MATLAB神经网络工具箱中的V-LBP算法，另一种是LMBP算法。V-LBP算法和LMBP算法被用来优化BP神经网络模型，旨在提高预测的精度和效率。 研究中，选择的关键影响因素包括开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度，这些都是影响煤与瓦斯突出的重要参数。这些参数被作为输入特征，用于训练和测试神经网络模型，以便更好地识别潜在的突出风险。 通过实际应用，论文表明，改进后的BP神经网络模型，如基于MATLAB的V-LBP和LMBP算法，成功地提高了预测的收敛速度，使得模型的训练过程更为高效。其中，LMBP算法相较于V-LBP算法具有更快的收敛，但可能需要更大的计算机内存资源。相较于传统的预测方法，这种基于BP神经网络的模型在预测准确性上表现优秀，能够有效地提前预警煤与瓦斯突出的危险性，从而有助于提升矿山的安全管理。 总结来说，这篇论文为煤炭开采行业的灾害预防提供了一种新的、基于BP神经网络的精确预测技术，对于保障煤矿作业安全具有重要意义。同时，它也展示了MATLAB工具在神经网络模型开发中的实用性和有效性。