BP神经网络在煤相预测分析中的应用-论文.pdf

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1、叠垂鲫图2学习次糖与误差分析关系图anderroranalysisFig．2Learningtimes‘¨娶植物保存一般镜惰伽science&Technol。Visi。n界科技·探索·争鸣Sc科ience&技Tech视nology界Vision项目钠动性指数(MI)、森林指数(wI)作为输入层节点变量；输出层划分为三3．3BP神经网络模型预测个节点：干燥泥炭沼泽相、活水泥炭沼泽相、森林泥炭沼泽相，分别赋随机选取8个未参与训练的样点．将煤相参数代人已经训练好的予期望输出值为o．99、0．66和0．33；隐层数设为1隐层节点数为11；网络中，进行网络预测，结果表明8个预测样

2、本全部判别正确，判别效最大误差精度要求在达到lO一3数量级，最大训练次数为3500次。此果非常好(表2)。外针对BP神经算法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点．本文选择表2样本预测及预测结果采用改进的BP神经网络算法．通过加入动量常数．可有效提高运算Tab．2Predictionofsamplesandresults速度并避免不收敛情况的发生样点OITPlV，IMIWI预{霹《渲期望值州别3．2BP神经网络模型训练I189l085l62090250684066正确选取了西北地区柴达木盆地、鄂尔多斯盆地的不同地区、不同层29l46l45l6107407303O0033_F确

3、位的25个样点煤相分析结果作为训练样本l”．应用专业软件Matlab3004l027224】5330340999099正确进行BP神经网络模型训练．通过对学习率、学习步长、动量常数等参4l95l093732080260318033芷璃数的调整．使误差精度达到了预期要求164．实际的训练次数为109568352432324507803l3033正确次，并且没有出现不收敛情况(图2)6426073372l60l70685066确将参与训练的样本代回已经训练好的网络模型进行验证．验证结004l027224l533034l000099正确果表明．训练值与期望值之间的相对误差全部

4、在10％以内．对于网络8043239038l740080997099正确输出值小于l的神经网络模型．认定训练成功．模型可用于煤相类型的神经网络预测(表1)4结论表1西北地区柴达木盆地、鄂尔多斯盆地的几十个地区的4．1不同煤相反映出泥炭沼泽的覆水深度、水介质的酸度、氧化还原样点的煤相分析电位、堆积方式和成煤植物种类等成煤环境的不同．通过凝胶化指数、Tab．1Thecoalfaciesanalysisofsamplesinqaidambasin植物保存指数、镜惰比、流动性指数和森林指数五个煤岩学参数量化andordOSbasin反映。根据成煤环境中煤相参数的划分依据，将煤相

5、划分为：干燥泥炭样点期望BP网络误差分OITPIVfI加wl值训练值析I幕相分娄沼泽、森林泥炭沼泽和活水泥炭沼泽(％)4．2由于煤相类别与分析参数之间存在着较强的非线性关系用传统1O323O3O1贴O110O,999O9千澡泥炭沼泽相的地质方法和数学归纳方法难以处理．而BP神经网络具有极强的自20993000883鸵0啦099l000l干僚坭炭沼泽相3595177415i670220660595．65活水iI己炭沼泽相适应学习能力，能准确刻画出两者之间复杂的非线性关系．通过加入47483525498917i027066071353活水泥炭沼泽相动量常数．则有效地提高了运

6、算速度并避免了不收敛的发生526272106371770350660646．I4活水泥炭褶泽相4．3本文将煤相分析参数作为输入层节点．典型煤相类别作为输出6l18i0l2235ll40010660641一l9活水泥炭沼泽相层节点．建立了基于BP神经网络的煤相分析预测模型．通过模型训7039204034l9200709910001千燥泥炭沼泽相练和预测．BP神经网络预测煤相结果准确．为开展区域上煤相研究提80282740212l00040990965—25千燥泥炭沼泽相供了高效快速的方法。●9056i96052l5000609910001千燥泥炭沼泽相t000629200

7、3132，0020990980．1千僚泥炭沼泽相【参考文献】il881l8867623103606606一04活水泥炭沼泽相[1]许福美，方爱民煤相研究历史的回顾及其国内外研究现状【JJl龙岩学院学报l26080796I84024066071252活水泥炭沼泽相2005，22f3)：54—56．l310172006443490480660631．29活水泥炭沼泽相[2]杨起，刘大锰，等．中国西北煤层气地质与资源综合评价[M】．北京：地质}H版社I405030804323402l09910001千僚泥炭沼泽相2005：168—194．l50