本文關鍵詞：基于SVM耦合遺傳算法的回采工作面瓦斯涌出量預測

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【摘要】：為了對回采工作面瓦斯涌出量進行預測,提出將支持向量機(SVM)與遺傳算法(GA)相耦合。利用GA尋找SVM最優(yōu)的懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g,并結合SVM訓練速度快且具有良好泛化性能的特點,建立了基于SVM耦合遺傳算法的回采工作面瓦斯涌出量預測模型。煤層深度、煤層厚度、煤層傾角、開采層原始瓦斯量、煤層間距、采高、臨近層瓦斯含量、臨近層厚度、層間巖性、工作面長度、推進速度、采出率、日產(chǎn)量對瓦斯涌出量的影響是復雜的、非線性的,因而將其作為預測的影響參數(shù)。將瓦斯涌出量作為目標參數(shù)。分別將影響參數(shù)和目標參數(shù)作為GA-SVM的輸入值和輸出值進行訓練,訓練后的預測輸出和期望輸出之間的誤差絕對值作為GA的適應度函數(shù)值進行參數(shù)優(yōu)化。結果表明,該預測模型預測的最大相對誤差為5.878 2%,最小相對誤差為0.923 0%,平均相對誤差為2.180 9%,相比耦合前及其他預測模型有更強的泛化能力和更高的預測精度。
【作者單位】： 遼寧工程技術大學安全科學與工程學院;礦山熱動力災害與防治教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 安全工程 支持向量機 瓦斯涌出量 遺傳算法 適應度函數(shù) 樣本數(shù)據(jù)
【基金】：國家自然科學基金項目(51374121) 遼寧省高等學校杰出青年學者成長計劃基金項目(LJQ2011028)
【分類號】：TD712.5
【正文快照】： 0引言瓦斯是制約煤礦安全生產(chǎn)的重要因素之一,對礦井瓦斯涌出量進行精準預測,提前采取必要的防治措施是預防煤礦瓦斯災害的關鍵。迄今為止,國內(nèi)學者已研究過多種煤礦瓦斯涌出量預測方法,目前采用的瓦斯涌出量預測方法有統(tǒng)計法[1-2]、煤層瓦斯含量法[3]、分源預測法[4-5]、一元

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