瓦斯赋存影响因素的AHPSO-BP预测与权重分析

作者

刘擎魏国营
单位

河南理工大学安全科学与工程学院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
摘要

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。
关键词

瓦斯赋存瓦斯地质单元 AHPSO-BP神经网络权重
基金项目(Foundation)

河南省科技攻关(202102310221;202102310619)；中国博士后基金(2017M622343)；
文章目录

0 引言
1 井田地质构造及瓦斯地质单元划分
2 瓦斯含量预测
2.1 预测模型
2.2 影响因素
2.3 预测结果与权重分析
3 结语
引用格式

刘擎,魏国营.瓦斯赋存影响因素的AHPSO-BP预测与权重分析[J].煤炭技术,2020,39(10):78-81.
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