基于拟牛顿优化算法BP神经网络的瓦斯灾害预测模型
矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿（Newton）优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明：该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。
瓦斯灾害、BP神经网络、拟牛顿优化算法、预测模型
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TD712(矿山安全与劳动保护)
山东省＇泰山学者＇建设工程专项经费资助项目
2012-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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