本文關鍵詞：基于HPSO-GNN的煤礦井下瓦斯分布區(qū)域預測研究

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【摘要】：為了準確預測瓦斯分布區(qū)域,給煤礦機器人提供躲避瓦斯危險區(qū)域的依據(jù),提出了HPSO-GNN預測煤礦機器人前方10m的瓦斯分布區(qū)域的方法。結果表明,HPSO-GNN預測的平均相對誤差減少到4.83%,在總體預測精度上比GNN預測方法提高了57.48%,瓦斯分布區(qū)域的預測結果與實測值具有較好的一致性。該方法能實現(xiàn)瓦斯?jié)舛确植紖^(qū)域的準確預測,為煤礦機器人躲避瓦斯危險區(qū)域的提供必要依據(jù)。
【作者單位】： 徐州工程學院;中國礦業(yè)大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡 混合粒子群優(yōu)化算法 瓦斯分布區(qū)域 煤礦機器人
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2012AA041504)
【分類號】：TD712.5
【正文快照】： 在煤礦井下的設備必須符合《煤礦安全規(guī)程》的嚴格標準和規(guī)定,煤礦機器人若要運行在危險區(qū)域或潛在危險區(qū)域,需要達到ia本質安全型的防爆等級。但煤礦機器人的電源、電機等設備要達到ia本質安全型尚有很大的困難,用于煤礦機器人的儀器設備多為隔爆型、ib本質安全型[1]。因此,

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