基于改进RBF神经网络的矿井瓦斯涌出量预测

李焱+徐宝玉+赵继涛

摘 要：介绍了瓦斯涌出量对矿井安全的影响及一种改进的RBF算法——IRBF算法，借助Matlab软件利用BP算法、传统RBF算法及IRBF算法对实测数据进行训练与预测的实验，结果表明IRBF网络具有较短的迭代时间及较高的精确度。

关键词：神经网络 RBF IRBF 瓦斯涌出量

中图分类号：F062.4 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2017）05-294-02

一、引言

矿井瓦斯是指煤矿井下空气以甲烷（CH4）为主的有毒有害气体的总称。如果井下的通风效果不理想，瓦斯涌出量大的区域会因为瓦斯体积分数过大，导致井下工作人员窒息。瓦斯在一定条件下可发生爆炸，爆炸时产生的高温（可达1850℃～2650℃），不仅会烧伤职工、烧坏设备，还可能点燃木支架和煤壁，引起瓦斯连续多次爆炸、煤尘爆炸和井下火灾，从而加重灾害程度，扩大灾害面积。为了避免这些事故的发生，在对瓦斯含量高的煤层进行开采的过程中，必须事先对矿井瓦斯涌出情况进行预测。预测的准确性直接影响矿井的经济技术指标。近些年来，一些学者将BP网络及RBF网络用于瓦斯涌出量的预测领域，单这两种方法也存在着一定的缺点：BP学习算法容易陷入局部极小点、收敛速度特别慢，同时由于未考虑到输入的分布特性，推广能力差；RBF网络中隐节点中心及标准参数的确定存在困难，针对这些问题，一些改进的算法被提出来。考虑到瓦斯涌出量预测中考虑因素多、系统训练复杂，且数据采集过程中存在噪声的情况，采用一种改进的RBF算法——基于免疫算法的RBF方法（IRBF）进行研究，以便缩小标准进化算法搜索空间的范围， 提高算法的收敛速度及精度。

二、IRBF理论分析

IRBF神经网络是由输入层、隐层和输出层神经元构成的前向型网络，其基本思想是用径向基函数作为隐层神经元的基，构成隐层空间，实现输入矢量到输出矢量的映射变换，其结构如图1所示。

三、预测模型的建立及应用

预测模型的建立依赖于要解决的实际问题，根据实际问题中输入量和输出量的个数，可以确定神经网络的结构。瓦斯涌出量与很多因素有关，例如：煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、开采厚度、工作面长度、推进速度、采出率、临近层瓦斯含量、临近层、层间距离、层间岩性、开采强度等。这些因素中有的对瓦斯涌出量的大小影响较大，也有的影响较小。为保证在预测准确性的前提下对网络结构进行简化，利用灰色关联度对这些指标进行优选，选出对瓦斯涌出影响最大的4个因素进行分析。这4个因素分别为煤层厚、煤层埋藏深度、顶板砂泥岩比、地板砂泥岩比，具体数据见表1。

设输入层节点为四个，分别开采强度、煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度及煤层厚度，输出层节点为一个，即瓦斯的涌出量，初始隐层数据中心数为7，变异率βk=exp（1-k），亲和力阈值为0.8，相似度阈值为0.95，学习率为0.01，对网络进行训练。

取表中前12组数据对网络进行训练，后3组数据进行检验。

为更好地对比优缺点，同时对引用数据进行BP算法及传统的RBF方法的迭代过程进行比较。BP算法中隐层节点数根据经验公式选取为7个，传统RBF算法隐节点数选为6个。三种算法的误差曲线如下：

取检测数据利用三种方法分别进行检验，得到的结果如下表所示：

四、结论

利用Matlab软件进行编程，对BP、传统RBF及IRBF算法对瓦斯涌出量预测系统进行网络训练及预测，通过三种方法的误差对比曲线可以看出，达到设定误差时，IRBF的迭代次数最少，RBF算法次数居中，BP算法最多；通过网络预测结果与实测数据相比较，IRBF所得数值与实测值最为接近。因此，IRBF网络在提高算法的收敛速度及精度方面有较好的效果。同时，还应该指出的是，训练数据的准确性、神经网络结构的设计对网络的学习及预测能力影响很大，在实际应用的过程中，还应该对网络进行反复的训练及调整以达到安全防范的作用。

[本文为黑龙江省自然科学基金项目A201421。]

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（作者单位：黑龙江科技大学 黑龙江哈尔滨 150027）

（第一作者简介：李焱，副教授，硕士研究生，主要研究方向：人工智能。）（责编：贾伟）