人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Visual C++實(shí)現(xiàn)及其在煤層氣資源量預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、煤層氣資源量的大小、分布是煤層氣地質(zhì)評價的重要內(nèi)容，同時也是煤層氣開發(fā)前經(jīng)濟(jì)預(yù)算的主要依據(jù)，煤層氣資源量計(jì)算的準(zhǔn)確與否直接影響到煤層氣開發(fā)的經(jīng)濟(jì)效益。研究區(qū)目前僅有少量的這類數(shù)據(jù)，而且計(jì)算方法也僅有常用的一些方法，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新方法進(jìn)行煤層氣資源量預(yù)測不僅可以為煤層氣的經(jīng)濟(jì)開采提供參考，而且解決了研究區(qū)地質(zhì)狀況復(fù)雜，線形預(yù)測模型無法解決的非線性問題。 本文主要是以(Artificial Neural Network，以下

2、簡稱ANN)誤差反向傳播(Error Back-Propagation，以下簡稱BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，以自組織特征映射(Self-Organizing Feature Map，以下簡稱SOFM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為輔，研究這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和改進(jìn)措施，以及模型的合理建立，進(jìn)而利用Visual C++(以下簡稱VC)開發(fā)出了一套可視化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件。 本文以沁水盆地中南部煤層氣資源量預(yù)測為實(shí)例，對研究區(qū)煤層氣資源量影響因素和控制機(jī)理進(jìn)行

3、研究，提取出主要的可定量化的影響因子，本文中選擇了如下的主要影響因素：煤炭的分布面積、厚度、容重和含氣量。以這四個影響因素作為輸入?yún)?shù)，以煤層氣資源量作為輸出參數(shù)，建立研究區(qū)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤層氣資源量預(yù)測模型。利用所開發(fā)好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件對研究區(qū)煤層氣資源量進(jìn)行預(yù)測，經(jīng)過反復(fù)調(diào)試，得出了比較理想的預(yù)測結(jié)果。預(yù)測結(jié)果表明：研究區(qū)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤層氣資源量預(yù)測模型建立的比較合理，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件操作簡單、實(shí)用。 根據(jù)上述預(yù)測成果，結(jié)合