【摘 要】
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煤矿的回采工作面是瓦斯事故发生的主要工作面之一,精准的预测回采工作面的瓦斯涌出量可以为降低人员伤亡和财产损失带来巨大的帮助。当前瓦斯涌出量预测主要通过两种方法,一是根据煤矿开采的地质条件以及人为施工影响预测瓦斯涌出量,是一种静态预测。二是利用煤矿瓦斯涌出量检测系统,采集一定量的瓦斯涌出时间序列,深度发掘和分析时序的规律,利用历史数据预测未来数据,是一种动态预测。静态预测方法采用的样本数据一般较少,
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煤矿的回采工作面是瓦斯事故发生的主要工作面之一,精准的预测回采工作面的瓦斯涌出量可以为降低人员伤亡和财产损失带来巨大的帮助。当前瓦斯涌出量预测主要通过两种方法,一是根据煤矿开采的地质条件以及人为施工影响预测瓦斯涌出量,是一种静态预测。二是利用煤矿瓦斯涌出量检测系统,采集一定量的瓦斯涌出时间序列,深度发掘和分析时序的规律,利用历史数据预测未来数据,是一种动态预测。静态预测方法采用的样本数据一般较少,同时由于各种因素相互作用,导致系统复杂难以预测,因此采用对小样本数据具有较好处理能力的SVR,在SVR参数的寻找上首先利用遗传算法进行全局寻优,然后利用NM单纯形算法收敛速度快和寻优精准的特点,在遗传算法寻优的基础上找到性能更高的参数,同时保证了算法稳定,不会陷入局部最优值,从而建立GA-SM-SVR模型进行瓦斯涌出量预测。最后选取某煤矿的数据进行建模分析,实验结果表明本文提出的模型收敛速度快,预测精准。动态预测方法针对瓦斯涌出量时间序列进行研究,根据瓦斯涌出量具有混沌性,本文首先采用C-C求出瓦斯涌出量时序的最佳嵌入维数和延迟时间进行相空间重构,然后根据Takens定理进行预测。采用高阶稀疏Volterra函数(HONFIR)进行建模分析,同时引入滑动窗口的概念,在预测过程中训练模型,保证模型参数的有效性。为了加速模型的训练速度,耦合CG和RLS算法以提高运算速度,从而建立CG-RLS-HONFIR模型,最后选取某煤矿一段时间内的瓦斯涌出量作为样本进行实验分析,实验结果表本文提出的模型时效性高,同时预测结果相较于SVR和BP神经网络的预测结果精度提高了约5%。图22表9参55
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