基于遗传算法改进的BP神经网络模型在邻近层瓦斯涌出量预测中的应用

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邻近层瓦斯向回采工作面运移是造成工作面瓦斯浓度超限的原因之一。运用遗传算法和BP神经网络的基本理论,选取了影响邻近层瓦斯涌出9个基本指标,建立邻近层瓦斯涌出的预测模型,并通过现场实测数据对邻近层瓦斯涌出量进行了预测。预测结果表明:该模型预测获得的精度较高,预测模型可靠。 The movement of gas from adjacent layers to the mining face is one of the reasons that the gas concentration in the working face is overrun. Based on the basic theory of genetic algorithm and BP neural network, nine basic indexes that affect the gas emission in adjacent layers are selected, and the prediction model of gas emission in adjacent layers is established. The gas emission in adjacent layers is predicted by field measurement data. The prediction results show that the accuracy of the model prediction is high and the prediction model is reliable.
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