针对采用BP神经网络对煤与瓦斯突出预测时的过学习现象,引入遗传算法对煤与瓦斯突出的影响因素进行选择,并建立了以筛选出的变量作为输入的优化BP网络预测模型.遗传算法中染色体采用二进制编码,个体适应度函数
为确保突出矿井安全高效生产,制定出有针对性的防突管理办法,以李沟矿为例,详细分析了李沟矿的瓦斯地质资料和历次突出情况,现场实测瓦斯基础参数,依据瓦斯地质理论,针对李沟矿的特殊性,筛选出瓦斯含量作为突出
为了对煤与瓦斯突出的危险性进行综合评价,同时避免评价主观性强和各指标间的不相容问题。首先从地应力、瓦斯潜能以及煤的物理性质3个方面出发,针对桐梓某煤矿的3个煤层,选择了影响煤与瓦斯突出危险性的12个指
介绍影响瓦斯突出的主要地质因素:地质构造、煤层特性以及水文地质等,详细分析具体的地质因素如:褶皱、断层、煤层厚度、埋深等对瓦斯突出的影响机理,探究不同情况下瓦斯突出出现概率的高低,帮助加深对煤与瓦斯突
为了对煤与瓦斯突出事故进行有效的预防与控制, 分别从孕育和突出两个阶段阐述了瓦斯在煤与瓦斯突出中所起的作用, 指出了煤层吸附瓦斯和裂隙瓦斯对煤的物理力学性质的影响;由于空隙瓦斯的存在, 加剧了煤体失稳
基于WEKA平台的瓦斯突出预测研究,刘永翔,彭新光,山西省素有
以朱集西矿11-2煤层首采工作面为工程背景,分析了其瓦斯赋存的影响因素及赋存特征;通过对瓦斯含量组分及煤层解吸特征实验室测试结果分析,论证了采用瓦斯含量为指标进行区域突出危险性预测的合理性,并研究确定
为了更合理地确定影响煤与瓦斯突出因素的权重,在层次分析法判断矩阵的构造上,论文主要用三标度法对传统的九标度法进行改进。利用改进的层次分析法确定影响煤与瓦斯突出各因素的权重,用隶属度构造了单因素模糊判别
改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用主要为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性,基于反向!"神经网络,笔者提出了一种改进的"网络模型:为了加快!"网络的收敛速度,增强其跳出局部极小点的能力,采用了自
煤与瓦斯突出事故破坏性的灰色预测,刘杰,杨胜强,为掌握未来两年我国煤与瓦斯突出事故的破坏性和发展趋势,以我国2005-2010年煤与瓦斯突出事故死亡人数为依据,建立灰色GM(1,1)预测模�