本文關(guān)鍵詞：基于SVM耦合遺傳算法的回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)

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【摘要】：為了對(duì)回采工作面瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測(cè),提出將支持向量機(jī)(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(jié)合SVM訓(xùn)練速度快且具有良好泛化性能的特點(diǎn),建立了基于SVM耦合遺傳算法的回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型。煤層深度、煤層厚度、煤層傾角、開(kāi)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(zhǎng)度、推進(jìn)速度、采出率、日產(chǎn)量對(duì)瓦斯涌出量的影響是復(fù)雜的、非線性的,因而將其作為預(yù)測(cè)的影響參數(shù)。將瓦斯涌出量作為目標(biāo)參數(shù)。分別將影響參數(shù)和目標(biāo)參數(shù)作為GA-SVM的輸入值和輸出值進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)輸出和期望輸出之間的誤差絕對(duì)值作為GA的適應(yīng)度函數(shù)值進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的最大相對(duì)誤差為5.878 2%,最小相對(duì)誤差為0.923 0%,平均相對(duì)誤差為2.180 9%,相比耦合前及其他預(yù)測(cè)模型有更強(qiáng)的泛化能力和更高的預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 安全工程 支持向量機(jī) 瓦斯涌出量 遺傳算法 適應(yīng)度函數(shù) 樣本數(shù)據(jù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51374121) 遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長(zhǎng)計(jì)劃基金項(xiàng)目(LJQ2011028)
【分類號(hào)】：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(duì)礦井瓦斯涌出量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè),提前采取必要的防治措施是預(yù)防煤礦瓦斯災(zāi)害的關(guān)鍵。迄今為止,國(guó)內(nèi)學(xué)者已研究過(guò)多種煤礦瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法,目前采用的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法有統(tǒng)計(jì)法[1-2]、煤層瓦斯含量法[3]、分源預(yù)測(cè)法[4-5]、一元

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