發(fā)布時間：2017-10-13 01:05

  本文關(guān)鍵詞：基于PSOBP-AdaBoost模型的瓦斯涌出量分源預(yù)測研究

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【摘要】：為準(zhǔn)確預(yù)測瓦斯涌出量,選取某煤礦的開采煤層、臨近煤層、采空區(qū)3個瓦斯涌出源作為實例研究,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法(PSO)、Ada Boost迭代提升算法和瓦斯涌出分源預(yù)測法相結(jié)合,建立基于PSOBP-Ada Boost算法的瓦斯涌出量分源預(yù)測模型,并將其與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明,PSOBP-Ada Boost算法預(yù)測的3個瓦斯涌出源平均相對誤差分別為3.24%,2.11%,3.21%;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均相對誤差分別為6.73%,3.19%,4.27%,基于PSOBP-Ada Boost模型的預(yù)測精度明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 瓦斯涌出量 分源預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法(PSO) Ada Boost迭代算法 誤差
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(713711091) 遼寧省社會科學(xué)基金資助(L14BTJ004)
【分類號】：TD712.5
【正文快照】： 0引言瓦斯突出是煤礦生產(chǎn)中經(jīng)常發(fā)生的極其復(fù)雜的礦井瓦斯動力現(xiàn)象,是影響煤礦安全的重要因素之一。瓦斯涌出的復(fù)雜性和不均衡性給瓦斯預(yù)測帶來困難。近年來,眾多學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于瓦斯涌出量的預(yù)測研究。任曉奎等[1]在瓦斯涌出量預(yù)測的支持向量機(jī)(Support Vector Machin

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1021928