邻近层瓦斯向回采工作面运移是造成工作面瓦斯浓度超限的原因之一。运用遗传算法和BP神经网络的基本理论,选取了影响邻近层瓦斯涌出9个基本指标,建立邻近层瓦斯涌出的预测模型,并通过现场实测数据对邻近层瓦斯涌出量进行了预测。预测结果表明:该模型预测获得的精度较高,预测模型可靠。

为对井下落煤瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进神经网络相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用BP神经网络的非线性拟合能力,将遗传算法与其相结合,避免BP网络陷入局部最优.利用编写的程序确定隐含层节点数,相比以往经验公式取值更具优势.最后在任家庄煤矿成功应用.研究结果表明:利用粗糙集与改进神经网络相结合模型进行预测,结果准确可靠,克服了以往BP模型的不足.该模型对井下落煤瓦斯涌出量预测具有一定参考价值.

为了更准确地预测矿井瓦斯涌出量,提出了采用一类小波神经网络对井下瓦斯涌出量进行预测技术,小波神经网络为紧致型结构,小波采用Daubechies小波。为了提高小波神经网络的泛化能力,将遗传算法应用到小波神经网络的权值学习中。仿真试验表明,提出的基于小波神经网络预测模型与传统的BP神经网络的预测模型相比,其预测值更为准确。

从提高采煤工作面瓦斯涌出量预测的速度和精度入手,将遗传算法与神经网络2种非线性最优化算法的优势加以融合,提出了一种利用遗传算法同时优化BP网络的连接权和拓扑结构的网络模型,并以韩城下峪口煤矿为例,进行了实际应用。结果表明:改进后的BP网络模型预测精度较高,具有良好的应用前景。