基于BP神经网络的瓦斯含量预测

作者：吴观茂; 黄明; 李刚

来源：煤田地质与勘探, 2008, (01): 30-33.

• 瓦斯含量
• BP神经网络
• 预测模型 gas content
• BP neural network
• prediction model

以淮南矿区潘一矿13-1煤层为研究对象,在分析勘探钻孔资料的基础上,确定了煤层埋深及厚度、顶底板岩性、地质构造和煤变质程度是影响煤层瓦斯含量的主要因素;使用BP神经网络方法建立了瓦斯含量预测模型;结合实际数据,对预测模型进行训练和检验。预测结果表明:该模型比使用多元线性回归预测能获得更高的精度,说明预测模型可靠。

• 单位
  煤炭资源与安全开采国家重点实验室; 安徽理工大学; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）