本文關(guān)鍵詞：采煤工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)優(yōu)化研究　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 瓦斯涌出量 非線性系統(tǒng) 預(yù)測(cè)模型 克隆混沌粒子群算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：瓦斯涌出量受多種因素的影響,隨機(jī)性強(qiáng),傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度低,導(dǎo)致煤礦瓦斯事故頻繁發(fā)生。針對(duì)煤礦回采工作面瓦斯涌出量系統(tǒng)的時(shí)變性、非線性及復(fù)雜性等特點(diǎn),為了提高瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)精度,提出了一種克隆混沌粒子群算法(CIPSO)與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耦合算法(CIPSO-ENN),利用CIPSO算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值、閾值,建立了基于CIPSO-ENN耦合算法的絕對(duì)瓦斯涌出量動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型。根據(jù)礦井監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到的各項(xiàng)歷史數(shù)據(jù),采用Matlab軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)模型仿真。結(jié)果表明,該模型與其他優(yōu)化模型相比,具有更高的預(yù)測(cè)精度,降低了預(yù)測(cè)誤差,為煤礦瓦斯防治提供理論支持。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TD712.5;TP18
【正文快照】： neural network_ 1引言 我國(guó)煤礦依據(jù)瓦斯涌出量分類的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中,高瓦斯礦井占35%,瓦斯爆炸已成為煤礦安全生產(chǎn)最大的障礙。隨著開采深度的增加、機(jī)械化采煤的普及、工作面單產(chǎn)量的成倍增長(zhǎng),瓦斯涌出量也隨之增大,要預(yù)防或減少此類事故的發(fā)生,對(duì)回采工作面瓦斯涌出量進(jìn)行精準(zhǔn)

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