بحث وتطبيق نموذج تحسين توقع تركيز الغاز القائم على نظرية الرمادي وشبكة BP العصبية في المناجم الرقمية

يعد كارثة الغاز واحدة من أخطر الكوارث في سلامة إنتاج المناجم الفحم. لذلك، فإن تعزيز البحث في تكنولوجيا التحذير من كوارث الغاز في المناجم له أهمية كبيرة لتحسين القدرة على الوقاية والسيطرة على كوارث الغاز في المناجم وتعزيز تطوير المناجم الرقمية في بلدنا. واحدة من أكبر خصائص استخدام نموذج التنبؤ الرمادي GM (1,1) هي أن الخوارزمية بسيطة جدًا، وأيضًا، عند بناء النموذج، يمكن استخدام بيانات أقل. هذا يجعل من السهل النمذجة والتشغيل، ولكن تأثير التنبؤ لنموذج التنبؤ الرمادي بالنسبة للأنظمة المتقلبة ليس مثاليًا جدًا، وستقل دقة التنبؤ تدريجيًا بتقدم الوقت. تتمتع شبكة BP العصبية بأداء جيد لتنبؤ النظام غير الخطي، ولكن عندما يتم تدريب الشبكة، غالبًا ما تتطلب كميات كبيرة من البيانات. تعتمد هذه الورقة على نموذج التنبؤ الرمادي، باستخدام مزايا التنبؤ الرمادي التي تتمثل في أن خوارزمية النموذج بسيطة وإجراءات بناء النموذج تحتاج بيانات أقل، وشبكة BP العصبية التي يتمتع فيها نموذج التنبؤ الرمادي لأداء جيد في تنبؤ النظام غير الخطي. نقوم بتعديل نموذج التنبؤ الرمادي من خلال شبكة BP العصبية وأخيرًا نبني نموذج تحسين توقع تركيز الغاز القائم على نظرية الرمادي وشبكة BP العصبية، ونقوم بإجراء محاكاة حاسوبية محددة. تظهر النتائج أن النموذج قد حسّن فعليًا دقة توقع الغاز.