基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯涌出分源預(yù)測的研究.pdf

1、瓦斯對煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)影響巨大，一旦發(fā)生瓦斯爆炸，后果不堪設(shè)想，因而有必要對瓦斯涌出量預(yù)測方法進(jìn)行研究。瓦斯涌出量的高精度預(yù)測是提高瓦斯防治、瓦斯治理的重要措施，同時(shí)對改善礦山企業(yè)的安全生產(chǎn)狀況和人民生命安全具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。論文將非線性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、具有全局尋優(yōu)的遺傳算法，和瓦斯涌出分源預(yù)測法結(jié)合起來探討瓦斯涌出量預(yù)測新方法。
　　 論文首先介紹了瓦斯涌出量預(yù)測的現(xiàn)實(shí)意義和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，著重從提高瓦斯涌出量預(yù)測精度角度出

2、發(fā)，針對瓦斯涌出是一個(gè)復(fù)雜多變量的動態(tài)系統(tǒng)，引入了具有非線性映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和具有全局搜索能力的遺傳算法，同時(shí)針對瓦斯分源涌出的特點(diǎn)，為了避免不相關(guān)因素的干擾，提出了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯涌出分源預(yù)測的新方法，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和分源預(yù)測方法結(jié)合起來應(yīng)用于瓦斯預(yù)測問題。論文對遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行了介紹，并對本文中所采用的遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行了重點(diǎn)論述，并建立了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯分源預(yù)測模型。在此基礎(chǔ)上，借助MATLAB