煤與瓦斯突出的發(fā)生不僅給煤礦企業(yè)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,而且還威脅著井下工人的生命安全。開展煤與瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)可實(shí)現(xiàn)瓦斯突出事故的“早發(fā)現(xiàn)、早防治”,將瓦斯突出造成的損失降到最低。煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)是一個(gè)典型的非線性預(yù)測(cè)問(wèn)題,預(yù)測(cè)精度往往不盡如人意。為此,本文提出了基于子維進(jìn)化的粒子群優(yōu)化算法（sd PSO）結(jié)合量子門節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QGNN）的瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型。首先,以瓦斯突出“綜合假說(shuō)”為理論基礎(chǔ),分析了瓦斯突出條件、過(guò)程及影響因素,建立了瓦斯突出預(yù)測(cè)指標(biāo)體系,該指標(biāo)體系充分體現(xiàn)了地質(zhì)、瓦斯及煤體物理性質(zhì)對(duì)瓦斯突出的影響�？紤]到各預(yù)測(cè)指標(biāo)在瓦斯突出發(fā)生和演化過(guò)程中對(duì)突出的作用及影響程度的差異,采用灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算瓦斯突出強(qiáng)度與各個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度,從而確定瓦斯突出主控因素,同時(shí)降低了信息的冗余性。針對(duì)瓦斯突出預(yù)測(cè)具有的非線性與不確定性特征,提出了量子門節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以提高解決不確定性問(wèn)題的能力。分析了量子門節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法,并通過(guò)引入子維進(jìn)化改進(jìn)粒子群更新方式對(duì)量子門節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱含層幅角偏置矩陣（38）及網(wǎng)絡(luò)輸出層幅角偏置矩陣（37）進(jìn)行優(yōu)化,提高了粒子群... 

【文章來(lái)源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

010-2019年我國(guó)原煤產(chǎn)量及消費(fèi)占比統(tǒng)計(jì)圖

技術(shù)路線圖

錢家營(yíng)地質(zhì)構(gòu)造圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于優(yōu)化的量子門節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)[J]. 王雨虹,孫福成,付華,徐耀松.  信息與控制. 2020(02)
[2]基于熱-流-固體系參數(shù)演變的煤與瓦斯突出能量演化[J]. 許江,周斌,彭守建,閆發(fā)志,程亮,楊威,楊文健.  煤炭學(xué)報(bào). 2020(01)
[3]平頂山礦區(qū)深部礦井動(dòng)力災(zāi)害預(yù)測(cè)方法與應(yīng)用[J]. 張建國(guó),蘭天偉,王滿,高明忠,榮海.  煤炭學(xué)報(bào). 2019(06)
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[6]構(gòu)造煤的瓦斯放散特征及孔隙結(jié)構(gòu)微觀解釋[J]. 張慧杰,張浪,汪東,侯金玲.  煤炭學(xué)報(bào). 2018(12)
[7]突出危險(xiǎn)煤層微震區(qū)域動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)[J]. 何學(xué)秋,王安虎,竇林名,宋大釗,祖自銀,李振雷.  煤炭學(xué)報(bào). 2018(11)
[8]高產(chǎn)高效礦井煤與瓦斯突出動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)研究[J]. 張慶華,蒲陽(yáng).  煤炭科學(xué)技術(shù). 2018(10)
[9]突出煤體受載變形破壞聲發(fā)射行為演化特征[J]. 舒龍勇,王凱,張浪,孫中學(xué),郝晉偉,李宏艷.  采礦與安全工程學(xué)報(bào). 2018(03)
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博士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的采空區(qū)卸壓瓦斯抽采智能評(píng)價(jià)方法研究[D]. 宋爽.西安科技大學(xué) 2019
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[3]量子計(jì)算與過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用[D]. 李欣.大連理工大學(xué) 2010

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]量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及在超深層儲(chǔ)層評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[D]. 宮耀華.東北石油大學(xué) 2018
[4]煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)研究[D]. 李海霞.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2016
[5]基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究[D]. 孫立剛.東北石油大學(xué) 2015
[6]基于粒子群優(yōu)化算法的FAST整網(wǎng)控制策略研究[D]. 端素紅.東北大學(xué) 2015
[7]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 任浩源.西安科技大學(xué) 2012
[8]基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型研究[D]. 秦勇.太原科技大學(xué) 2011
[9]一種量子權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及算法研究[D]. 林麗華.東北大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3079000