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瓦斯涌出是煤炭行业井下作业难以控制的一个危险因素。为研究瓦斯涌出量的变化规律，提高瓦斯涌出量预测的准确性，研究人员结合灰色理论与BP神经网络，构建了灰色—BP神经网络系统用于矿井瓦斯涌出量的预测。在此基础上，以山西某矿为工程背景，利用MATLAB软件进行了应用实践和现场验证，并将灰色预测、BP神经网络和灰色—BP神经网络的预测结果与原始数据进行了对比分析。

研究结果表明：灰色—BP神经网络预测的数据精确度和可靠性更高，计算结果与原始数据的规律基本一致。这一发现进一步证明了灰色—BP神经网络系统在预测矿井瓦斯涌出量方面的有效性，为行业提供了重要的技术指导。

对于想深入了解这一研究的读者，可以参考相关文献。《灰色关联优化BP神经网络预测工作面瓦斯涌出量》一文详细探讨了灰色关联优化的应用（点击查看），而《基于灰色理论BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究》则提供了基于灰色理论的具体预测模型（点击查看）。《矿井瓦斯涌出量灰色预测法》为灰色预测方法在实际矿井中的应用提供了实用案例（点击查看）。