【摘要】：針對煤礦瓦斯涌出受許多因素的影響,為了克服瓦斯涌出中存在的復(fù)雜的非線性關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、可靠、精確的對煤礦綜采工作面瓦斯涌出量進(jìn)行動態(tài)預(yù)測,提出了主成分分析法(PCA)結(jié)合改進(jìn)的果蠅算法(MFOA)優(yōu)化GRNN的絕對瓦斯涌出量的預(yù)測手段。運(yùn)用PCA算法對原始輸入數(shù)據(jù)降維;并且對果蠅算法中的Si函數(shù)增加一個跳脫參數(shù)B,避免局部最優(yōu)因子對預(yù)測模型的干擾;將MFOA算法對GRNN的平滑因子σ進(jìn)行優(yōu)化;將PCA結(jié)果作為模型的輸入,建立了PCA-MFOAGRNN算法的回采工作面瓦斯涌出量動態(tài)預(yù)測模型,結(jié)合實(shí)際礦井瓦斯涌出量監(jiān)測的相關(guān)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)該模型,并將該模型的預(yù)測結(jié)果與未修正的FOA-GRNN算法、CIPSO-ENN算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、Elman網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果表明:該預(yù)測模型對GRNN的參數(shù)優(yōu)化后得到的預(yù)測模型較其他預(yù)測模型有更強(qiáng)的泛化能力和更高的預(yù)測精度。

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2573675