本文關(guān)鍵詞：煤礦瓦斯涌出量實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的開發(fā)及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國是世界上煤炭資源較為豐富的國家之一，但是由于我國煤炭地質(zhì)狀況的特殊性和復(fù)雜性，加之煤礦開采技術(shù)和管理技術(shù)都較發(fā)達(dá)國家相對落后，使我國成為了世界上煤礦事故多發(fā)的國家之一，其中，瓦斯災(zāi)害是導(dǎo)致煤礦事故發(fā)生的罪魁禍?zhǔn)字�。所以，了解影響瓦斯涌出的因素，并進(jìn)行有效的瓦斯涌出量的監(jiān)測和預(yù)報(bào)，是指導(dǎo)煤礦安全管理的有效措施，也是防止瓦斯災(zāi)害的重要手段。所以，，本文針對該問題開發(fā)了煤礦瓦斯涌出量實(shí)時(shí)智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)。 瓦斯涌出不僅僅是受到一個(gè)或幾個(gè)因素影響的，而是受到眾多因素影響，加之多種影響因素之間有著復(fù)雜的非線性關(guān)系，而且還會在不同時(shí)刻受到各種因素相互作用的動(dòng)態(tài)影響，由此，我們希望找到一種方法，能夠不必考慮這些影響因素，只要根據(jù)能夠?qū)嶋H監(jiān)測到的單一變量的時(shí)間序列，就能夠準(zhǔn)確的進(jìn)行預(yù)測。對于單一變量的時(shí)間序列，瓦斯涌出量是研究瓦斯問題最直接、最方便采集到的信息，方法上混沌相空間重構(gòu)技術(shù)就做到了這一點(diǎn)，它認(rèn)為瓦斯涌出這一單一變量的時(shí)間序列中蘊(yùn)藏了眾多影響其涌出因素的信息，只要能夠重構(gòu)該時(shí)間序列，就可以復(fù)原瓦斯涌出的相空間特性，而且該方法還避免了人為的主觀性。 首先，在判別瓦斯涌出量時(shí)間序列混沌特性的同時(shí)，利用互信息法和Cao氏法得出延遲時(shí)間τ和嵌入維數(shù)m，對瓦斯涌出量時(shí)間序列進(jìn)行了相空間重構(gòu)。然后分別利用加權(quán)一階局域法、基于廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌時(shí)間序列預(yù)測法以及基于相空間重構(gòu)技術(shù)與PSO-LSSVM的預(yù)測法進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，通過對比分析最終選擇了相空間重構(gòu)和PSO-LSSVM相結(jié)合的預(yù)測模型來作為本文所開發(fā)軟件的核心算法。 其次，在確定了瓦斯涌出量的預(yù)測模型的情況下，根據(jù)相關(guān)理論和技術(shù)，利用VC++6.0、Matlab2008a、SQL2005為平臺，開發(fā)了具有瓦斯涌出量數(shù)據(jù)采集、存儲、用戶管理、多時(shí)間緯度的實(shí)時(shí)預(yù)測和歷史預(yù)測分析等功能的預(yù)報(bào)系統(tǒng)。最后，通過該軟件在山西某煤礦的實(shí)地應(yīng)用和后期的數(shù)據(jù)分析，得出該軟件可以完成對瓦斯涌出量的實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測、報(bào)警等任務(wù)，而且五種時(shí)間維度的預(yù)測值與實(shí)際值的絕對誤差75%以上都在0.02以下，具有較好的可靠性和穩(wěn)定性。所以，該軟件的開發(fā)有利于煤礦企業(yè)管理者較為方便和直觀的對井下瓦斯涌出量安全情況進(jìn)行分析、判斷和決策。
【關(guān)鍵詞】：瓦斯涌出量 相空間重構(gòu) 最小二乘支持向量機(jī) 預(yù)報(bào)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TD712.5
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 課題背景及研究意義12-14
• 1.1.1 課題研究背景12-13
• 1.1.2 課題研究意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-19
• 1.2.1 煤礦瓦斯安全監(jiān)測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 瓦斯涌出量預(yù)測方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 論文研究方法及主要內(nèi)容19-22
• 1.3.1 論文的研究方法19-20
• 1.3.2 論文的技術(shù)路線和主要內(nèi)容20-22
• 第2章 混沌時(shí)間序列與相空間重構(gòu)22-33
• 2.1 混沌基礎(chǔ)理論22-24
• 2.1.1 混沌的基本概念22-24
• 2.1.1.1 Li-Yorke關(guān)于混沌的定義23
• 2.1.1.2 Devaney關(guān)于混沌的定義23-24
• 2.1.2 混沌的主要特征24
• 2.2 混沌相空間重構(gòu)理論24-26
• 2.2.1 延遲時(shí)間τ的選取25-26
• 2.2.2 嵌入維數(shù)m的選取26
• 2.3 時(shí)間序列的混沌特性判斷26-27
• 2.4 混沌時(shí)間序列的預(yù)測27-32
• 2.4.1 加權(quán)一階局域法28
• 2.4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌時(shí)間序列預(yù)測28-32
• 2.4.2.1 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論28-29
• 2.4.2.2 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)29-31
• 2.4.2.3 GRNN的混沌時(shí)間序列預(yù)測模型31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 瓦斯涌出量的PSO-LSSVM預(yù)測模型的建立33-46
• 3.1 支持向量機(jī)算法的基本理論33-35
• 3.2 最小二乘支持向量機(jī)算法的基本理論35-36
• 3.3 粒子群算法的實(shí)現(xiàn)36-37
• 3.4 基于混沌相空間重構(gòu)和PSO-LSSVM的預(yù)測模型的建立37-39
• 3.5 瓦斯涌出量預(yù)測模型實(shí)例分析39-44
• 3.5.1 瓦斯涌出量時(shí)間序列的相空間重構(gòu)及混沌特性判別40-41
• 3.5.2 瓦斯涌出量時(shí)間序列預(yù)測模型實(shí)例分析41-44
• 3.5.2.1 一階加權(quán)局域預(yù)測模型實(shí)例分析41-42
• 3.5.2.2 基于相空間重構(gòu)和GRNN的預(yù)測模型實(shí)例分析42
• 3.5.2.3 基于相空間重構(gòu)和PSO-LSSVM預(yù)測模型實(shí)例分析42-43
• 3.5.2.4 三種預(yù)測模型仿真結(jié)果及分析43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-46
• 第4章 煤礦瓦斯涌出量實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的開發(fā)46-73
• 4.1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)47-48
• 4.2 系統(tǒng)硬件的配置48-49
• 4.3 系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)49-66
• 4.3.1 系統(tǒng)的可用性49-50
• 4.3.2 系統(tǒng)功能50-52
• 4.3.3 系統(tǒng)軟件的總體設(shè)計(jì)52-66
• 4.3.3.1 數(shù)據(jù)采集模塊程序52-57
• 4.3.3.2 瓦斯涌出量預(yù)測程序57-66
• 4.3.4 軟件性能66
• 4.4 數(shù)據(jù)庫環(huán)境與設(shè)計(jì)66-72
• 4.4.1 數(shù)據(jù)庫介紹66-67
• 4.4.2 SQLServer2005的環(huán)境要求67-68
• 4.4.3 數(shù)據(jù)庫詳細(xì)設(shè)計(jì)68-71
• 4.4.4 系統(tǒng)的安全性71-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 第5章 煤礦瓦斯涌出量實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的應(yīng)用73-80
• 5.1 瓦斯涌出量實(shí)時(shí)智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)測能力73-77
• 5.2 瓦斯涌出量實(shí)時(shí)智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)精度77-79
• 5.3 本章小結(jié)79-80
• 第6章 結(jié)論80-82
• 致謝82-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 作者簡介87
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和科研成果87-88
• 1 發(fā)表論文情況87
• 2 參與科研項(xiàng)目87-88

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