本文選題：回采工作面　切入點(diǎn)：瓦斯涌出量　出處：《中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2015年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為快速、準(zhǔn)確預(yù)測回采工作面瓦斯涌出量,基于投影降維思想,建立一種遺傳算法(GA)投影尋蹤回歸預(yù)測方法。選取煤層瓦斯原始含量、埋藏深度、煤層厚度、煤層傾角、工作面長度、推進(jìn)速度、采出率、臨近層瓦斯含量、臨近層厚度、臨近層層間距、巖層巖性、開采深度作為評(píng)價(jià)因子,對(duì)某礦15個(gè)學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,建立GA投影尋蹤回歸預(yù)測模型。利用該礦3個(gè)實(shí)測樣本對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),并與主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。研究表明:利用GA投影尋蹤回歸預(yù)測回采工作面瓦斯涌出量,平均誤差為3.43%,最大誤差為5.7%,精度優(yōu)于其他2種方法。
[Abstract]:In order to predict gas emission quickly and accurately, a genetic algorithm (GA) projection pursuit regression prediction method is established based on the idea of reducing dimension of projection. The original content of gas in coal seam, buried depth, thickness of coal seam, inclination angle of coal seam are selected. Working face length, propelling speed, recovery rate, gas content in adjacent strata, thickness of adjacent layer, adjacent layer spacing, lithology of strata and mining depth are used as evaluation factors to train 15 study samples in a certain mine. The prediction model of GA projection pursuit regression was established, and the model was tested by three measured samples of the mine. The results are compared with the results of principal component analysis and BP neural network. The results show that the average error is 3.43, the maximum error is 5.7, and the accuracy of GA projection pursuit regression is better than the other two methods.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金資助(51404126)
【分類號(hào)】：TD712.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1642544