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基于改进神经网络的煤与瓦斯突出预测研究
摘要:
随着煤矿安全问题的日益突出，煤与瓦斯突出预测成为煤矿工作面安全管理的重要课题。本文以改进神经网络为基础，对煤与瓦斯突出进行预测研究。通过收集煤矿工作面的相关数据，并对数据进行预处理，构建了改进神经网络模型。通过实验验证，该模型在煤与瓦斯突出预测方面取得了较好的预测效果。
关键词:煤与瓦斯突出预测，神经网络，数据预处理，预测效果
1.引言
煤炭资源被广泛应用于国家的工业和生活生产，但煤矿煤与瓦斯突出事故频发，给矿山生产和职工的安全带来了极大的危害。因此，准确预测煤与瓦斯突出的发生，对于提高矿山生产效率和保障职工安全至关重要。
2.相关工作
过去的研究主要采用传统的统计方法和机器学习算法进行煤与瓦斯突出预测。然而，这些方法存在一些问题，如特征提取困难、建模复杂等。
3.数据预处理
首先，收集和整理煤矿工作面的相关数据。然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化和数据集划分。
4.改进神经网络模型
在本研究中，我们提出了一种改进神经网络模型，以提高煤与瓦斯突出的预测准确性。该模型主要包括输入层、隐藏层和输出层。为了优化模型的性能，我们使用了多层感知机和反向传播算法。此外，我们还对模型的超参数进行了调优，以提高预测效果。
5.实验结果
通过实验验证，我们的改进神经网络模型在煤与瓦斯突出的预测方面取得了较好的效果。与传统方法相比，我们的模型具有更高的预测准确性和更快的训练速度。
6.结论和展望
本研究以改进神经网络为基础，对煤与瓦斯突出进行了预测研究。通过数据预处理和模型优化，我们的模型在煤与瓦斯突出预测方面取得了较好的效果。未来，我们将进一步优化模型，并引入更多的特征和数据，以进一步提高预测准确性。