【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第1期 119-122页,共4页

【作 者】： 秦勇 [1] ; 陈立潮 [1] ; 郭勇义 [2] ; 贺振武 [1]

【摘 要】 研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响，造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题，提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点．将灰色系统理论与神经网络有机结合起来，建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测，实验表明，遗传优化的灰色神经网络模型，可以简化系统建模，并能提高瓦斯涌出量预测精度，有一定的实用价值。