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中国安全科学学报

• 安全模拟与安全仿真学 •    下一篇

基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测

肖红飞,田云丽,周利华   

  1. 湖南科技大学能源与安全工程学院,湘潭,411201
  • 出版日期:2005-10-20
  • 基金资助:
    湖南省自然科学基金(05JJ30081)%国家安全生产科技发展计划项目(4-232)%湖南科技大学校科研和教改项目(G30407)

Prediction of Spontaneous Combustion Risk in Mining Coal Layer by MATLAB Neural Network Toolbox

  • Published:2005-10-20

摘要: 正确预测开采煤层自燃发火的趋势与危险性,对煤矿安全生产具有重要的指导意义.煤层自燃发火的趋势和危险程度与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,而人工神经网络具有极强的非线性逼近能力,能真实刻画出输入变量与输出变量之间的非线性关系.为准确预测开采煤层自燃发火的危险性,笔者针对反向BP神经网络收敛差的缺点,分别采用基于MATLAB神经网络工具箱中的VLBP和LMBP算法的改进BP神经网络模型对开采煤层自燃的危险性进行了预测.根据开采煤层自燃的特点,选取煤本身自燃倾向性、煤层地质及赋存条件、通风技术条件3个关键影响因素作为开采煤层自燃危险性的评判指标,建立了开采煤层自燃危险性预测的神经网络模型.实际应用效果表明,采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度;运用LMBP算法比VLBP算法快,但需较大计算机内存;该模型收敛速度快,准确性高,是一种十分有效的开采煤层自燃危险性预测方法.

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