發(fā)布時(shí)間：2017-08-28 07:17

  本文關(guān)鍵詞：基于LLE與BA-Elman的瓦斯涌出量動(dòng)態(tài)預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 瓦斯涌出量 動(dòng)態(tài)預(yù)測 相關(guān)分析 局部線性嵌入理論 蝙蝠算法 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：針對(duì)瓦斯涌出量受諸多因素影響,彼此間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系導(dǎo)致預(yù)測精度不高這一問題,提出基于相關(guān)分析理論和局部線性嵌入理論的Elman網(wǎng)絡(luò)瓦斯涌出量動(dòng)態(tài)預(yù)測方法。在對(duì)監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上,用局部線性嵌入理論實(shí)現(xiàn)瓦斯涌出量影響因素從高維空間至低維空間的映射,進(jìn)而重構(gòu)影響瓦斯涌出量的有效因子,并將其作為Elman網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的輸入矢量,以降低模型結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度,同時(shí)用蝙蝠算法全局優(yōu)化Elman模型以提高預(yù)測的精度和泛化能力。試驗(yàn)結(jié)果表明該動(dòng)態(tài)預(yù)測模型泛化能力強(qiáng),預(yù)測精度高,適用于實(shí)際工作中對(duì)瓦斯涌出量的預(yù)測。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 瓦斯涌出量 動(dòng)態(tài)預(yù)測 相關(guān)分析 局部線性嵌入理論 蝙蝠算法 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118)
【分類號(hào)】：TD712.5
【正文快照】： 2.遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧阜新123000)瓦斯是煤礦瓦斯事故的重要危險(xiǎn)源之一,隨著開采深度和開采規(guī)模的不斷延拓,瓦斯對(duì)煤礦的安全生產(chǎn)起著至關(guān)重要的作用。國內(nèi)外諸多學(xué)者在煤礦瓦斯涌出量預(yù)測方面進(jìn)行了大量的研究,如文獻(xiàn)[1]研究了主成分回歸分析法實(shí)現(xiàn)對(duì)回

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：747447