本文選題：絕對瓦斯涌出量　切入點(diǎn)：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解　出處：《中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為準(zhǔn)確分析工作面絕對瓦斯涌出量的非平穩(wěn)特征,實(shí)現(xiàn)瓦斯涌出量的準(zhǔn)確預(yù)測,基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、修正的果蠅優(yōu)化算法(MFOA)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)基本原理,構(gòu)建瓦斯涌出量的EMD-MFOA-ELM多尺度時變預(yù)測模型。通過EMD將瓦斯涌出量時變序列進(jìn)行深層次分解,獲得多尺度本征模態(tài)函數(shù)(IMF);采用MFOA-ELM對各IMF時變序列建立動態(tài)預(yù)測模型,等權(quán)疊加各預(yù)測值,得到模型最終預(yù)測結(jié)果。以晉煤某礦瓦斯涌出量監(jiān)測時序樣本為例進(jìn)行研究分析,結(jié)果表明:EMD能充分挖掘出監(jiān)測數(shù)據(jù)隱含信息,有效降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度;該模型預(yù)測相對誤差為0.024 3%~0.651 0%,平均值僅為0.252 6%,預(yù)測精度和泛化能力高于未經(jīng)EMD分解模型,能很好地適用于非平穩(wěn)時變序列預(yù)測。
[Abstract]:In order to accurately analyze the non-stationary characteristics of absolute gas emission in working face and realize the accurate prediction of gas emission, the basic principles based on empirical mode decomposition (EMD), modified Drosophila optimization algorithm (MFOA) and extreme learning machine (ELM) are introduced. The EMD-MFOA-ELM multiscale time-varying prediction model of gas emission is constructed. The multi-scale eigenmode function is obtained by decomposing the time-varying series of gas emission by EMD, and the dynamic prediction model of each IMF time-varying sequence is established by MFOA-ELM. Taking the monitoring time series samples of gas emission from a certain coal mine as an example, the results show that the implied information of the monitoring data can be fully mined by the: EMD, and the complexity of the data can be reduced effectively. The relative error of the model is 0.024 3 and the average value is only 0.2526. The prediction accuracy and generalization ability of the model are higher than that of the undecomposed EMD model, and can be well applied to the prediction of non-stationary time-varying series.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)礦業(yè)學(xué)院;礦山熱動力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;遼寧工程技術(shù)大學(xué)礦業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：遼寧省教育廳項(xiàng)目(L2014126) 遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(201602349)
【分類號】：TD712.5;TP18

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本文編號：1556388