基于灰色熵权法与BP神经网络的煤与瓦斯突出预测

李世民

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基于灰色熵权法与BP神经网络的煤与瓦斯突出预测

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为正确判断煤与瓦斯突出预测结果,降低预测结果误差,基于灰色熵权法与BP神经网络,建立煤与瓦斯突出预测模型。通过采集某矿煤与瓦斯突出的主要影响因素原始数据,使用灰色熵权关联度对8个煤与瓦斯突出影响因素的原始数据进行处理,得到各指标的权重系数并进行排序;然后选择3个主要的影响因素作为BP神经网络输入层参数,隐含层为10,输出层为1,建立预测煤与瓦斯突出模型。分别任意选取突出10个与非突出5个作为训练样本,用检验样本检验训练好的网络。结果表明,该模型能更好地预测煤与瓦斯突出,预测结果符合实际情况。

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来源
《山西焦煤科技》 |2023年第10期|53-56|共4页
作者
李世民;
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作者单位

山西省临汾市蒲县黑龙关镇豹子沟煤业;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类煤（岩石）与瓦斯突出的预防和处理;
关键词
煤与瓦斯突出; 灰色熵权法; BP神经网络; 仿真预测;

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