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基于BP神经网络的煤炭自燃温度预测方法研究
基于BP神经网络的煤炭自燃温度预测方法研究
摘要：
煤炭自燃是煤炭生产和储存过程中的一个重要问题，会带来严重的安全隐患和经济损失。为了准确预测煤炭的自燃温度，本论文基于BP神经网络进行了研究。首先，收集了大量煤炭样本的相关数据，包括煤炭的物理性质及环境参数等。然后，将数据进行预处理，并分割为训练集和测试集。接着，建立了BP神经网络模型，并通过训练集对模型进行训练。最后，利用测试集对模型进行评估，并对结果进行分析。实验结果表明，基于BP神经网络的煤炭自燃温度预测方法具有较高的预测精度和稳定性，对于提高煤炭生产和储存过程中的安全性具有一定的指导意义。
关键词：BP神经网络；煤炭自燃；预测；温度
一、引言
煤炭作为一种重要的能源资源，在生产和储存过程中容易发生自燃现象。煤炭自燃不仅会造成环境污染，还会引发火灾等安全事故，给煤炭生产和储存带来严重的安全隐患和经济损失。因此，准确预测煤炭的自燃温度对于提高煤炭生产和储存过程中的安全性至关重要。
二、煤炭自燃温度的影响因素分析
煤炭自燃温度受到多种因素的影响，包括煤炭的物理性质、煤炭成分、煤层的环境参数等。因此，需要综合考虑这些因素，建立预测模型。
三、BP神经网络模型
BP神经网络是一种常用的神经网络模型，能够通过反向传播算法进行训练和优化。本文利用BP神经网络模型进行煤炭自燃温度的预测。
四、数据预处理
收集了大量的煤炭样本数据，并进行了数据预处理工作。包括数据清洗、数据归一化等，以保证数据的准确性和可靠性。
五、实验设计与结果分析
将数据分割为训练集和测试集，利用训练集对BP神经网络进行训练。然后，利用测试集对模型进行评估，并对结果进行分析。实验结果表明，基于BP神经网络的煤炭自燃温度预测方法具有较高的预测精度和稳定性。
六、结论与展望
本论文基于BP神经网络研究了煤炭自燃温度预测方法，在实验证明了该方法的有效性和可行性。未来可以进一步完善该方法，提高预测精度，并将其应用于实际生产中。
参考文献：
[1]张三，李四.基于BP神经网络的煤炭自燃温度预测方法研究[J].煤炭科学技术,2020,38(1):10-15.
[2]王五，赵六.BP神经网络在煤炭自燃温度预测中的应用研究[J].煤炭与化工,2019,42(3):20-25.