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基于PSO-WELM模型的煤礦突水預測研究

發(fā)布時間:2018-08-02 15:37
【摘要】:以淮北礦區(qū)為例,通過對突水預測方法進行理論研究,分析影響煤礦突水的主要因素,搜集突水歷史數(shù)據(jù),構建PSO-WELM突水預測模型。對模型進行訓練與測試,同時選用SVM算法的煤礦突水預測模型與PSO-WELM突水預測模型相比較,對保障煤礦安全提供有效的決策和理論支持。
[Abstract]:Taking Huaibei mining area as an example, this paper analyzes the main factors influencing water inrush in coal mine, collects historical data of water inrush, and constructs PSO-WELM water inrush prediction model through theoretical research on water inrush prediction method. The model is trained and tested, and the prediction model of coal mine water outburst based on SVM algorithm is compared with that of PSO-WELM model, which provides effective decision-making and theoretical support for ensuring coal mine safety.
【作者單位】: 呼和浩特職業(yè)學院;
【分類號】:TD745

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本文編號:2159899

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