基于混沌粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)
本文關(guān)鍵詞: 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè) 煤礦安全 混沌分析 粒子群優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)報(bào)預(yù)警 出處:《中國(guó)煤炭》2017年03期 論文類型:期刊論文
【摘要】:通過(guò)定量法確定瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)具有混沌特性,計(jì)算瓦斯序列的延遲時(shí)間和最優(yōu)嵌入維數(shù)并對(duì)其相空間重構(gòu)。在混沌分析的基礎(chǔ)上結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),針對(duì)傳統(tǒng)RBFNN模型參數(shù)確定的問(wèn)題,提出通過(guò)粒子群算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化,建立了CT—PSO—RBFNN預(yù)測(cè)模型。利用實(shí)際煤礦監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)提出的模型訓(xùn)練預(yù)測(cè),并與其他3種模型橫向?qū)Ρ?得出性能排序?yàn)镃T—PSO—RBFNNT—PSO—RBFNNCT—RBFNNT—RBFNN。結(jié)果證明,CT—PSO—RBFNN模型預(yù)測(cè)精度高、預(yù)測(cè)誤差小、性能穩(wěn)定,能夠?yàn)橥咚篂?zāi)害的預(yù)報(bào)預(yù)警提供一定技術(shù)支持。
[Abstract]:The gas concentration data are determined to be chaotic by quantitative method, the delay time and the optimal embedding dimension of gas sequence are calculated and the phase space is reconstructed. Based on the chaos analysis, the artificial neural network technology is combined. Aiming at the problem of parameter determination of traditional RBFNN model, particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to optimize the network parameters. The CT-PSO-RBFNN prediction model is established. The model is trained and forecasted by using the actual coal mine monitoring data, and compared with the other three models. The order of performance is CT-PSO-RBFNNT-PSO-RBFNNNCT-RBFNNT-RBFNNN. The prediction accuracy of CT-PSO-RBFNN model is high, the prediction error is small, and the performance is stable, which can provide certain technical support for the forecast and early warning of gas disaster.
【作者單位】: 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)機(jī)電學(xué)院;
【分類號(hào)】:TD712.3
【正文快照】: 我國(guó)煤礦開(kāi)采環(huán)境惡劣,安全事故時(shí)有發(fā)生, 線性動(dòng)力系統(tǒng)隨時(shí)空演變具有不確定性。由于目前其中瓦斯事故所占比例高且有誘發(fā)煤與瓦斯突出等 對(duì)瓦斯突出機(jī)理的研究尚未達(dá)到精確模型化的階段,其他災(zāi)害并發(fā)的可能。瓦斯災(zāi)害事故的預(yù)測(cè)預(yù)警研 因此繞過(guò)模型問(wèn)題從觀測(cè)數(shù)據(jù)角度研究瓦
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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