基于BP神经网络的煤自燃倾向性预测——以唐山矿及荆各庄矿为例

摘要：

为准确预测煤的自燃倾向性,在总结和分析煤自燃倾向性研究现状的基础上,选取煤的组成与结构方面的碳含量、镜质组含量、固定碳含量、比表面积、微孔占比与羟基含量6项主要影响因素建立了基于BP神经网络的煤自燃倾向性预测模型,确立了建模所需的样本,并运用Matlab软件进行网络训练并完成模型检验.将该模型应用于唐山矿9煤层、11煤层及荆各庄矿的煤自燃倾向性预测,结果显示误差均小于5％,证明基于BP神经网络的煤自燃倾向性预测模型的准确度较高,可用于工程实际.

关键词：煤自燃倾向性、BP神经网络、预测模型、唐山矿、荆各庄矿

所属期刊栏目：33

分类号：TQ533

在线出版日期：2020-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：16-20