煤與瓦斯突出是煤礦開(kāi)采、生產(chǎn)過(guò)程中最嚴(yán)重、破壞性最大的安全事故之一,其安全問(wèn)題已成為我國(guó)能源安全的工作重中之重。煤與瓦斯突出問(wèn)題是一個(gè)受多種因素綜合影響的復(fù)雜的、非線性的、高維問(wèn)題。在現(xiàn)實(shí)中,由于技術(shù)或人為原因,導(dǎo)致事故突出數(shù)據(jù)容易存在缺失情況,在以往的研究中大多采取直接刪除,但是容易導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)處于不平衡狀態(tài)。因此提高不平衡數(shù)據(jù)下突出樣本的預(yù)測(cè)精度是尚需解決的問(wèn)題。本文首先對(duì)近十年的事故數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度統(tǒng)計(jì)分析,并基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思想提取事故關(guān)鍵詞,并總結(jié)出了煤炭安全問(wèn)題新形勢(shì)和新特點(diǎn)。得出環(huán)境類因素占比最重。然后對(duì)煤與瓦斯突出機(jī)理和影響因素進(jìn)行深入研究,完成煤與瓦斯突出指標(biāo)體系的構(gòu)建,最后為了進(jìn)一步準(zhǔn)確預(yù)測(cè)突出情況,降低煤與瓦斯突出事故的發(fā)生率,對(duì)基本鯨魚(yú)算法進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建混合核極限學(xué)習(xí)機(jī),采用改進(jìn)的鯨魚(yú)算法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),并將該模型應(yīng)用到煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)上。通過(guò)對(duì)淮南煤礦的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,構(gòu)建填補(bǔ)前后的數(shù)據(jù)集,將選取的各影響因素輸入到IWRWOA-HKELM中試驗(yàn)100次,并與HKELM、WOA-HKELM等其他模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:本文提出的改進(jìn)鯨魚(yú)算法優(yōu)化了混合核極限學(xué)... 

【文章來(lái)源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線

41.3技術(shù)路線M樄簄簄簄簄簄滅茄茄圖1.1研究技術(shù)路線Figure1.1TechnicalRoute1.4研究?jī)?nèi)容煤與瓦斯突出是煤炭生產(chǎn)中嚴(yán)重的自然災(zāi)害，每年國(guó)內(nèi)因?yàn)橥咚故鹿实膿p失均非常嚴(yán)重。若能對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，則可以避免大量的生命危險(xiǎn)和財(cái)產(chǎn)損失。所以，本文將

21Figure3.1predictionindexsystemofcoalandgasoutburst4煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)4.1混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)4.1.1基本極限學(xué)習(xí)機(jī)極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種單隱含層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其基本模型理論為：假定有N個(gè)任意樣本tX),(，若g(x)表示隱含層映射函數(shù)，W和b表示輸入權(quán)重和隱含層偏置，β和L表示輸出權(quán)重和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。ELM算法的示意圖如下所示。1βLβ圖4.1極限學(xué)習(xí)機(jī)示意圖Figure4.1schematicdiagramofultimatelearningmachine其中，左邊為輸入層，jx表示第j個(gè)樣本，Tjnjjjxxxx],,[21=K，中間為隱藏層，輸入層與第i個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值為iw，=,....2,1Li,Tiniiiwwww],.....,[2,1=，第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的偏差值為ib，),(iibw隨機(jī)生成，xg)(表示激活函數(shù)，輸出層與第i個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值為iβ，最右邊為輸出層，輸出值為jo。由此該單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可表示為：WNjobXgjLiijii==+=3,2,1)(1β（4-1）為使輸出值和真實(shí)值的誤差盡可能小，即01==Njjjto（4-2）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]基于瓦斯含量法的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 鄭曉亮.安徽理工大學(xué) 2018
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[4]煤與瓦斯突出的耦合災(zāi)變機(jī)制及非線性分析[D]. 趙志剛.山東科技大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于Spark的煤與瓦斯突出預(yù)警研究[D]. 邵帆.西安科技大學(xué) 2019
[2]基于灰色關(guān)聯(lián)分析和PSO-SVM的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)應(yīng)用研究[D]. 孫利源.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于粒子群算法優(yōu)化混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)的構(gòu)造煤厚度預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用[D]. 范君.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2018
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