基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

来源：上海理工大学学报杂志2016年第2期北京时间：

作者：刘海波

单位：河南理工大学 电气工程与自动化学院, 焦作 454000,河南工业和信息化职业学院, 焦作 454000,河南理工大学 电气工程与自动化学院, 焦作 454000

摘要：针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明，该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.

关键词：瓦斯突出;危险等级评判;模糊神经网络;证据理论

基金资助：河南省科技攻关计划资助项目(102102210203)