【摘 要】
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为深入研究宝雨山矿瓦斯赋存规律,依据矿井构造和瓦斯赋存条件,以鲁沟背斜为界,将矿井分为东西2个瓦斯地质单元.并利用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型,通过优化后
【机 构】
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河南理工大学安全科学与工程学院,河南焦作454000;河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地,河南焦作454003
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为深入研究宝雨山矿瓦斯赋存规律,依据矿井构造和瓦斯赋存条件,以鲁沟背斜为界,将矿井分为东西2个瓦斯地质单元.并利用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型,通过优化后的模型定量化表述不同瓦斯地质单元瓦斯赋存影响因素权重大小.结果 表明:改进后的AHPSO-BP神经网络预测模型与标准BP神经网络预测模型对比,具有预测精度高、收敛速度快,运行结果相对稳定等优点;顶板砂地比是影响矿井瓦斯赋存的主控因素,东、西部瓦斯地质单元中煤厚对瓦斯赋存影响差别较大,底板砂地比和褶皱复杂系数对瓦斯赋存影响较小.
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