基于信息融合和GA-BP的煤矿瓦斯浓度预测方法研究
【摘要】:瓦斯浓度是煤矿安全生产的重要指标,采用合理的模型预测瓦斯浓度可提前采取安全保障措施。将CO浓度、温度、风速和甲烷浓度作为监测数据,设计传感器布局方案,以GA算法优化BP神经网络模型的权值和阈值,提高瓦斯浓度预测模型的准确率。以采样数据的后10组为测试数据,试验结果显示,GA-BP神经网络的预测误差低于5%,可满足使用需求。
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