本文關(guān)鍵詞：基于IGSA-ELM模型的回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有煤礦回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法存在的預(yù)測(cè)時(shí)間較長(zhǎng),預(yù)測(cè)精度不高的問題,提出了用IGSA優(yōu)化ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型。將優(yōu)選策略和粒子的記憶、信息交換功能引入萬有引力搜索方法,利用IGSA對(duì)ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),利用自相關(guān)系數(shù)法篩選出回采工作面瓦斯涌出量的8個(gè)主要影響因素,建立基于IGSA-ELM算法的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合礦井監(jiān)測(cè)到的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析。試驗(yàn)結(jié)果表明:經(jīng)IGSA優(yōu)化后的ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型與PSO-ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ACC-ENN和GSA-ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型相比,預(yù)測(cè)精度分別提高310%、60%、31%,為回采工作面瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)提供了一種新的快速預(yù)測(cè)方法。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)采煤工藝研究所;
【關(guān)鍵詞】： IGSA-ELM模型 自相關(guān)系數(shù)法 瓦斯涌出量 ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 萬有引力算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51174141;50974093)
【分類號(hào)】：TD712.5
【正文快照】： 隨著開采深度的增加,煤礦瓦斯涌出量日益增大,對(duì)煤礦生產(chǎn)安全造成了巨大危害,如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)煤礦回采工作面瓦斯涌出量,對(duì)保障煤礦安全生產(chǎn),具有十分重要的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)意義�，F(xiàn)有的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法主要有數(shù)學(xué)模型分析法、物理模擬法和人工智能預(yù)測(cè)法。周延[1-2]等采用數(shù)學(xué)方法

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

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7 單亞鋒;黃U，

本文編號(hào)：840092