本文關(guān)鍵詞：基于時空序列選擇性集成的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測方法研究

  更多相關(guān)文章： 時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SERSTELM算法 選擇性集成 正則化 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測

【摘要】：瓦斯災(zāi)害是煤礦安全生產(chǎn)中最常出現(xiàn)的災(zāi)害之一。目前,我國瓦斯事故總量較大,而且傷亡嚴(yán)重、經(jīng)濟(jì)損失大。因此,提高瓦斯?jié)舛阮A(yù)測精度對有效避免瓦斯災(zāi)害的發(fā)生具有重要意義。本文從時空角度出發(fā),挖掘時空序列數(shù)據(jù)特性,研究時空序列模型的建模方法。基于時空建模思想,以傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),通過引入時間和空間延遲算子,構(gòu)建了時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;在學(xué)習(xí)算法方面,對極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法進(jìn)行擴(kuò)展,得到時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法(STELM)。由于該時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將空間關(guān)聯(lián)性作為輸入權(quán)重,使得學(xué)習(xí)算法僅需要確定時間延遲算子邊界值和空間延遲算子邊界值兩個參數(shù),從而簡化了時空建模的復(fù)雜性。為進(jìn)一步提高預(yù)測性能,引入選擇性集成學(xué)習(xí)方法,利用L1范數(shù)正則化稀疏加權(quán)集成多個STELM學(xué)習(xí)器,給出了正則化約束下的STELM建模方法(SERSTELM),并將其應(yīng)用于瓦斯?jié)舛阮A(yù)測研究中。結(jié)合實際煤礦瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測數(shù)據(jù),設(shè)計了基于SERSTELM的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測方案,包括:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、基模型的生成、模型選擇以及瓦斯預(yù)測五個步驟。最后,將STELM學(xué)習(xí)算法與BP、SVM、ELM算法進(jìn)行仿真實驗及對比分析,結(jié)果表明STELM具有更高的預(yù)測精度;將采用STELM為基模型的選擇性集成模型SERSTELM與ELM、STELM、SERELM模型進(jìn)行仿真實驗及對比分析,結(jié)果表明本文設(shè)計的SERSTELM模型具有更好的預(yù)測性能。
【關(guān)鍵詞】：時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SERSTELM算法 選擇性集成 正則化 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD712;TP18
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-21
• 1.1 課題的研究背景與意義14-15
• 1.2 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排18-21
• 2 選擇性集成學(xué)習(xí)方法研究21-29
• 2.1 選擇性集成學(xué)習(xí)方法的起源21-22
• 2.2 選擇性集成學(xué)習(xí)方法的理論研究22-23
• 2.3 基模型生成策略23-26
• 2.4 模型選擇策略26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 3 基于時空序列的選擇性集成建模方法研究29-46
• 3.1 時空序列特性與建模方法研究29-35
• 3.2 時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模35-42
• 3.3 選擇性集成學(xué)習(xí)建模42-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 4 基于時空序列選擇性集成模型的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測仿真實驗及分析46-63
• 4.1 瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)采集47-51
• 4.2 瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理51-52
• 4.3 基模型的生成52-54
• 4.4 模型選擇54
• 4.5 模型仿真及結(jié)果分析54-62
• 4.6 本章小結(jié)62-63
• 5 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 研究工作總結(jié)63
• 5.2 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 作者簡歷71-73
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集73

【相似文獻(xiàn)】

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