一种基于ACO-BP神经网络模型的煤自燃温度预测方法

本公开涉及煤矿安全监测技术领域，尤其涉及一种基于ACO‑BP神经网络模型的煤自燃温度预测方法。该方法包括：每隔预设时长通过气体监测设备对煤所处空间进行一次气体采集，获取所述煤对应的气体；通过气体分析仪对所述气体进行成分和浓度分析，获取气体浓度数据集合，其中，所述气体浓度数据集合包括至少一种气体对应的浓度数据；将所述气体浓度数据集合输入至目标ACO‑BP神经网络模型进行识别处理，预测所述煤对应的第一温度，并根据所述第一温度确定所述煤的自燃信息。采用本公开可以提高煤自燃温度预测的准确性和便利性。