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基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出概率神经网络预测模型
标题：基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出概率神经网络预测模型
摘要：
煤与瓦斯突出是一种常见的矿井灾害，对矿工生命安全和矿山生产稳定具有严重影响。为了解决煤与瓦斯突出的预测问题，本文提出了一种基于灰色关联熵的神经网络预测模型。首先，利用灰色关联分析方法构建煤与瓦斯突出的关联序列，计算序列间的关联度和熵值。然后，将灰色关联熵作为输入特征，结合神经网络模型进行预测。实验结果表明，该模型具有较高的预测准确度和稳定性，可为矿山安全管理和瓦斯预防提供参考依据。
关键词：灰色关联熵；神经网络；煤与瓦斯突出；预测模型
1.引言
煤与瓦斯突出作为矿井灾害中的一种，一直以来是矿山安全管理的重点和难点。在传统的煤与瓦斯突出预测方法中，常常采用统计学方法或经验公式进行分析，但这些方法往往面临数据不完备、样本数据不足以及预测结果不准确等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于灰色关联熵的神经网络预测模型，用于预测煤与瓦斯突出的概率。
2.灰色关联熵
灰色关联度分析方法是一种用于研究序列间关联关系的有效手段。在煤与瓦斯突出预测中，我们可以构建关联序列，通过计算序列间的灰色关联度和熵值，得到煤与瓦斯突出的关联程度和变化趋势。灰色关联熵提供了一个客观的指标来衡量灰色关联度和关联序列的不确定性。
3.神经网络模型
神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和工作方式的数学模型，可以构建复杂的非线性关系模型。在本研究中，我们采用多层感知机（MLP）作为神经网络模型，用于对煤与瓦斯突出概率进行预测。通过训练神经网络模型，可以得到模型的权重和偏差，从而实现对概率的准确预测。
4.基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出概率神经网络预测模型
本章介绍了基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出概率神经网络预测模型的具体实现步骤。首先，通过数据采集和预处理，获取煤与瓦斯突出相关数据。然后，应用灰色关联度分析方法构建煤与瓦斯突出的关联序列，并计算灰色关联熵。最后，将灰色关联熵作为输入特征，结合神经网络模型进行训练和预测。
5.实验与结果分析
本章通过实验对比了基于灰色关联熵的神经网络模型和传统预测方法在煤与瓦斯突出预测方面的性能差异。实验结果表明，基于灰色关联熵的神经网络模型相比传统预测方法具有更高的预测准确度和稳定性。
6.结论
本文提出了一种基于灰色关联熵的神经网络预测模型，用于预测煤与瓦斯突出的概率。实验结果表明，该模型在煤与瓦斯突出预测方面具有较高的准确度和稳定性。这对矿山安全管理和瓦斯预防具有重要的实际意义。未来的工作可以进一步扩展模型的适用范围，提高预测效果和应用价值。
参考文献：
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写作建议：
1.引言部分可侧重介绍煤与瓦斯突出问题的现状和研究意义，以及灰色关联熵和神经网络的相关背景。
2.介绍灰色关联熵和神经网络模型时，可结合公式和图表进行说明，确保读者对模型原理的理解。
3.在实验与结果分析部分，详细描述实验设计、数据处理方法和评价指标，可用图表展示实验结果和性能对比。
4.结论部分可总结模型的优点和应用价值，并提出进一步研究的方向和展望。
5.注意论文的逻辑结构和段落之间的衔接，保持清晰的叙述方式，避免重复和冗长。