本文選題：煤礦災(zāi)害　切入點(diǎn)：突出強(qiáng)度　出處：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)煤礦開采中煤與瓦斯突出強(qiáng)度的預(yù)測(cè)問題,利用免疫遺傳算法和最小二乘支持向量機(jī)相結(jié)合的方法,選取最大主應(yīng)力、瓦斯壓力、瓦斯含量、頂板巖性、距斷裂距離、煤層厚度、開采垂直深度、絕對(duì)瓦斯涌出量、相對(duì)瓦斯涌出量等9個(gè)主要影響因素.對(duì)相關(guān)程度較高的因素進(jìn)行因子分析,提取公共因子作為IGA-LSSVM模型的輸入,建立基于因子分析和IGA-LSSVM的煤與瓦斯突出強(qiáng)度的預(yù)測(cè)模型.利用實(shí)測(cè)的14組數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型.另外5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,使用所得模型進(jìn)行預(yù)測(cè).研究結(jié)果表明:經(jīng)過免疫遺傳算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)后,所得模型可有效預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出的強(qiáng)度,檢驗(yàn)結(jié)果的誤判率為0.
[Abstract]:Aiming at predicting the strength of coal and gas outburst in coal mining, the maximum principal stress, gas pressure, gas content, roof lithology and distance from fracture are selected by combining immune genetic algorithm and least square support vector machine. Nine main influencing factors, such as coal seam thickness, mining vertical depth, absolute gas emission and relative gas emission, are analyzed, and common factors are extracted as input of IGA-LSSVM model. A prediction model of coal and gas outburst strength based on factor analysis and IGA-LSSVM was established. 14 groups of measured data were used as learning samples to train the prediction model. The other 5 groups of data were used as test samples. The results show that the model can effectively predict the strength of coal and gas outburst after the parameters of least squares support vector machine are optimized by immune genetic algorithm, and the error rate of the test result is 0.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【分類號(hào)】：TD713

【參考文獻(xiàn)】

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3 王栓林;煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性實(shí)時(shí)跟蹤預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D];西安科技大學(xué);2009年

4 李俊亮;聲發(fā)射預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性技術(shù)研究[D];西安科技大學(xué);2009年

5 楊運(yùn)峰;基于系統(tǒng)控制的義安礦業(yè)煤與瓦斯突出防治研究[D];天津大學(xué);2010年

6 馬曙;貴州煤礦煤與瓦斯突出主控因素及規(guī)律研究[D];貴州大學(xué);2009年

7 朱會(huì)啟;煤與瓦斯突出沖擊波實(shí)驗(yàn)研究[D];河南理工大學(xué);2010年

8 吳鑫;不同煤粉粒徑條件下煤與瓦斯突出模擬實(shí)驗(yàn)研究[D];重慶大學(xué);2010年

9 許鴻杰;煤與瓦斯突出及持續(xù)發(fā)生的多尺度理論研究[D];西安科技大學(xué);2010年

10 穆朝民;潘三礦煤巷掘進(jìn)中煤與瓦斯突出過程的數(shù)值模擬[D];安徽理工大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：1597867