文件名称：论文研究-基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出概率神经网络预测模型.pdf
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更新时间：2022-08-11 17:14:37
煤与瓦斯突出,危险性预测,熵权法,灰色关联度分析,概率神经网络
煤与瓦斯突出是严重威胁矿井安全生产的重大自然灾害之一。为解决煤与瓦斯突出影响因素、突出危险性关联预测问题，在综合分析煤与瓦斯突出影响因素的基础上，利用灰色关联熵理论分析影响因素与突出危险性的关联度，得到各影响因素的权重及关联度排序，并结合概率神经网络（PNN）原理，构建基于灰色关联熵的煤与瓦斯突出PNN预测模型。用煤与瓦斯突出样本数据，对影响因素加权的PNN模型进行训练和测试。结果表明，用灰色关联熵分析可获得影响因素与突出危险性的关系，量化输入变量的重要性；瓦斯放散初速度、开采深度对于煤与瓦斯突出危险性的影响程度最大，可重点对瓦斯放散初速度、开采深度进行预处理以产生更为理想的预测效果；该预测模型能更好地考虑影响因素对突出危险性的综合影响，改善煤与瓦斯突出危险性预测的准确性。