文献类型：期刊文章

作　　者：朱晓琳[1] 冯涛[2] 谢东海[2]

机构地区：[1]湖南科技大学社会科学处,湖南湘潭411201 [2]湖南科技大学能源与安全工程学院,湖南湘潭411201

出　　处：《自然灾害学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50674047);湖南省重点科技攻关项目(05sk2008)

年　　份：2009

卷　　号：18

期　　号：6

起止页码：193-197

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、GEOBASE、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：结合粗集理论的属性约简功能和人工神经网络的非线性映射特性,提出了煤与瓦斯突出的一种预测方法。首先用粗集理论对训练样本进行属性约简和降噪,然后将经过预处理的训练样本代入神经网络进行训练,获得稳定的网络结构,最后用训练好的神经网络对待测样本进行预测。实际应用表明:瓦斯压力、瓦斯放散速度、地质构造、煤的坚固性系数和开采深度是煤与瓦斯突出预测的必要指标;粗集神经网络模型具有较高的预测精度和良好的实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法。

关 键 词：煤与瓦斯突出 粗集 神经网络 预测  

分 类 号：TU823[建筑类]