【摘要】：煤與瓦斯突出災(zāi)害一直是阻礙煤礦安全發(fā)展的重要因素,國(guó)內(nèi)外許多專(zhuān)家學(xué)者也一直致力于煤與瓦斯突出方面的研究,并在煤與瓦斯突出事故預(yù)測(cè)領(lǐng)域總結(jié)出了諸多有效可行的方法策略。本文在充分的分析煤與瓦斯突出發(fā)生機(jī)理的基礎(chǔ)上,深入的研究了影響煤與瓦斯突出的各種因素,提出了基于IGA算法優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型并應(yīng)用于煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)。本文以煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)為出發(fā)點(diǎn),圍繞以下幾個(gè)方面的工作進(jìn)行：(1)通過(guò)對(duì)當(dāng)前煤與瓦斯諸多預(yù)測(cè)手段進(jìn)行對(duì)比總結(jié),分析當(dāng)前該領(lǐng)域的研究進(jìn)展以及存在的問(wèn)題,在此基礎(chǔ)上提出極限學(xué)習(xí)機(jī)應(yīng)用到煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的研究方案。(2)在討論煤與瓦斯突出機(jī)理及煤與瓦斯突出影響因素的基礎(chǔ)上,提出了使用層次分析法對(duì)礦井影響煤與瓦斯突出的因素進(jìn)行權(quán)重分析,并以此作為預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出模型輸入變量選取的依據(jù)。層次分析方法對(duì)模型輸入變量的優(yōu)化選取,去除冗余信息,提高了模型的精確度和計(jì)算效率。(3)通過(guò)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)構(gòu)及算法的分析,針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)輸入權(quán)值和隱含層閾值隨機(jī)選取的缺點(diǎn)引入免疫遺傳算法(IGA)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)wine數(shù)據(jù)集分類(lèi)驗(yàn)證,表明IGA算法優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)模型提高了模型的穩(wěn)定性及精確度。(4)通過(guò)對(duì)免疫遺傳算法及極限學(xué)習(xí)機(jī)理論分析,構(gòu)建煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型。采用礦井實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證,且驗(yàn)證結(jié)果證實(shí)了模型的有效性及精確性。與此同時(shí),結(jié)合與支持向量機(jī)的驗(yàn)證對(duì)比,凸顯了模型相對(duì)于其他預(yù)測(cè)模型的良好性能。
【圖文】：

從表２．５可Ｗ看出，，影響該礦煤與瓦斯突出因素的權(quán)重由大到小依次為；瓦斯度、瓦斯壓力、煤體堅(jiān)固系數(shù)、地質(zhì)構(gòu)造、開(kāi)采深度、煤層厚度、瓦斯含量、軟、煤層傾角。通過(guò)圖２．１的煤與瓦斯突出影響因素的柱形圖可Ｗ更直觀(guān)地表示對(duì)瓦斯突出因素的層次分析得出的權(quán)重排序，便于后續(xù)使用ＩＧＡ－ＥＬＭ模型預(yù)測(cè)該瓦斯突出輸入向量的選取提供提供一定的科學(xué)依據(jù)ＰＷ。逡逑．邐邋邐邋■■邋＊■邐邐邐逡逑

圖３．３支持向量機(jī)分類(lèi)原理逡逑Ｆｉｇ．３．３邋Ｔｈｅ邋ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ邋ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｓｕｐｐｏｒｔ邋ｖｅｃｔｏｒ邋ｍａｃｈｉｎｅ＂0＂分別表示兩類(lèi)訓(xùn)練樣本點(diǎn)，即支持向量；Ｈ兩類(lèi)的分類(lèi)間隔；在二維空間中Ｈ稱(chēng)為最優(yōu)分類(lèi)。逡逑
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TD713;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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1 王杰;李牧瀟;;改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)在癲癇腦電分類(lèi)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年06期

2 劉博文;王大尉;李華杰;舒龍勇;;基于層次分析法的煤與瓦斯突出指標(biāo)研究[J];煤炭工程;2013年04期

3 劉士榮;李松峰;寧康紅;周?chē)[波;榮延澤;;基于極端學(xué)習(xí)機(jī)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)[J];控制工程;2013年02期

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6 武峰雨;樂(lè)秀t

本文編號(hào)：2706627