基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判

为了对煤层含气量进行有效分析，以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防，提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优，构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型，并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示：耦合模型的预判的最大相对误差为1.47%，较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力，能实现煤层含气量的有效预测.