基于改进BP神经网络的煤矿冲击地压预测方法研究.pdf

【基于改进BP神经网络的煤矿冲击地压预测方法研究】 冲击地压是煤炭开采过程中的一种严重灾害，它会对矿井安全、设备和人员造成极大威胁。为了预防和控制这种灾害，科研人员通常会运用各种预测技术，其中，神经网络作为一种有效的数据建模工具，被广泛应用于冲击地压预测。本文主要探讨了如何通过改进传统的BP神经网络来提高冲击地压预测的精度和效率。 BP（Backpropagation）神经网络是一种反向传播的学习算法，常用于解决非线性问题。然而，BP网络存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。针对这些问题，研究者们提出了采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）对BP网络进行优化。 粒子群优化是一种借鉴自然界中鸟群、鱼群行为的群体智能优化算法，通过模拟群体中的个体寻找最优解的过程，可以快速搜索到全局最优解。在本研究中，PSO算法被用来调整BP神经网络的权重和阈值，以加速网络的收敛并提高预测准确性。 实验结果显示，在训练误差要求达到0.001的情况下，应用PSO优化的BP神经网络相比未经优化的传统BP网络，其收敛速度提高了4到5倍。这表明，结合声发射技术（Acoustic Emission, AE）的特征参数，PSO优化的BP神经网络能更快速、更准确地预测煤矿冲击地压的发生，从而为煤矿灾害的预防提供了有力的理论支持。 声发射技术是一种监测材料内部应力变化的方法，通过分析声发射活动的特征参数，可以反映出煤岩体的动态应力状态。在冲击地压预测中，声发射参数如事件频率、能量等可作为输入数据，为神经网络模型提供有价值的训练信息。 该研究通过结合声发射技术和粒子群优化的BP神经网络，提出了一种高效、精确的冲击地压预测方法。这种方法不仅改善了传统BP网络的局限性，而且展示了在实际煤矿安全中的应用潜力。未来，可以进一步研究和优化此模型，以适应不同地质条件和采矿环境，提高预测效果，更好地保障煤矿生产的安全。