以黄陵矿煤层瓦斯含量与相关因素的数据为例,采用基于多元非线性回归理论的数学方法,建立了一种适合矿井实际的预测模型:多元非线性瓦斯含量预测模型,通过该模型进行了煤层瓦斯含量预测,预测精度较高,适用性较强。

矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果。结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高。