遗传算法与神经网络的结合在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用研究
유전산법여신경망락적결합재매여와사돌출위험성예측중적응용연구
On the combined application of genetic algorithm and neural network in the prediction of coal/gas outbursts
  • 万方数据
    中国煤炭 중국매탄
    CHINA COAL
    2010年 3期 86-89 ,共4页

    陈全秋%郭勇义%吴世跃%徐玉胜%王灿召

    진전추%곽용의%오세약%서옥성%왕찬소

    煤与瓦斯突出%预测%特征指标%神经网络%遗传算法 煤與瓦斯突齣%預測%特徵指標%神經網絡%遺傳算法
    매여와사돌출%예측%특정지표%신경망락%유전산법
    将反映煤与瓦斯突出的重要特征指标:最大钻屑量(S)、钻屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q0)和煤的坚固性系数(f)通过神经网络与遗传算法有效结合,建立煤与瓦斯突出危险性预测模型,并通过现场实测数据进行突出危险性预测.结果表明:两种算法的结合对煤与瓦斯突出危险性预测是有效的,它与传统的预测方法相比收效速度更快,容错能力更强,预测精度更高.
    장반영매여와사돌출적중요특정지표:최대찬설량(S)、찬설해석지표(K1)、찬공와사용출초속도(q0)화매적견고성계수(f)통과신경망락여유전산법유효결합,건립매여와사돌출위험성예측모형,병통과현장실측수거진행돌출위험성예측.결과표명:량충산법적결합대매여와사돌출위험성예측시유효적,타여전통적예측방법상비수효속도경쾌,용착능력경강,예측정도경고.
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