【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雜的非線性關系,從而實現(xiàn)穩(wěn)定、可靠、精確的對煤礦綜采工作面瓦斯涌出量進行動態(tài)預測,提出了主成分分析法(PCA)結合改進的果蠅算法(MFOA)優(yōu)化GRNN的絕對瓦斯涌出量的預測手段。運用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)因子對預測模型的干擾;將MFOA算法對GRNN的平滑因子σ進行優(yōu)化;將PCA結果作為模型的輸入,建立了PCA-MFOAGRNN算法的回采工作面瓦斯涌出量動態(tài)預測模型,結合實際礦井瓦斯涌出量監(jiān)測的相關數(shù)據(jù)檢驗該模型,并將該模型的預測結果與未修正的FOA-GRNN算法、CIPSO-ENN算法、BP神經網(wǎng)絡預測、Elman網(wǎng)絡預測結果進行對比,結果表明:該預測模型對GRNN的參數(shù)優(yōu)化后得到的預測模型較其他預測模型有更強的泛化能力和更高的預測精度。

【參考文獻】

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【共引文獻】

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