基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、瓦斯災(zāi)害是煤礦的主要災(zāi)害之一,不僅會(huì)給工作人員的生命安全造成很大的威脅而且還會(huì)帶來(lái)大量的財(cái)產(chǎn)損失。做好瓦斯防治工作至關(guān)重要,而瓦斯涌出量預(yù)測(cè)是瓦斯防治中的重要環(huán)節(jié),在很大程度上影響著煤礦的安全生產(chǎn)。因此,根據(jù)不同的礦井的情況,選擇與其適應(yīng)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法對(duì)指導(dǎo)礦井安全作業(yè)和制定行之有效的瓦斯災(zāi)害治理措施具有十分重要的意義。
　　本文采用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)與方法,對(duì)某礦瓦斯涌出影響因素及涌出量進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)研究,并利用Poly

2、Analyst與MATLAB軟件進(jìn)行建模與計(jì)算。
　　(1)運(yùn)用Poly Analyst與MATLAB分別對(duì)瓦斯涌出量及影響因素進(jìn)行相關(guān)分析與灰色關(guān)聯(lián)分析,并得出以下結(jié)果:①某礦的瓦斯涌出量與煤層瓦斯含量、煤層埋深、煤層厚度、開采強(qiáng)度、鄰近層瓦斯含量成正相關(guān),與推進(jìn)速度和工作面采出率成負(fù)相關(guān);②以上各影響因素與瓦斯涌出量的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值都在0.71以上,呈顯著相關(guān)或高度相關(guān)。③經(jīng)兩種分析方法共同確定的影響因素為煤層瓦斯含量、煤層

3、厚度、開采強(qiáng)度、煤層埋深、鄰近層瓦斯含量。
　　(2)利用Poly Analyst軟件平臺(tái)的支持向量回歸機(jī)模型對(duì)瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè),選取了支持向量回歸機(jī)兩種核函數(shù)的參數(shù)。由預(yù)測(cè)結(jié)果可知:①當(dāng)多項(xiàng)式核函數(shù)參數(shù)及多項(xiàng)式的次數(shù)為5時(shí),平均相對(duì)誤差最小為0.91％。②當(dāng)高斯核函數(shù)參數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.1時(shí),平均相對(duì)誤差最小為8.59%。
　　(3)通過(guò)已選的兩種核函數(shù)參數(shù)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),由預(yù)測(cè)結(jié)果可知:多項(xiàng)式

4、核函數(shù)預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為3.04%,高斯核函數(shù)的平均相對(duì)誤差為5.39%,前者的預(yù)測(cè)精度優(yōu)于后者。運(yùn)用Poly Analyst支持向量回歸機(jī)模型進(jìn)行瓦斯涌出量預(yù)測(cè),簡(jiǎn)單易行,便于掌握,能夠充分運(yùn)用瓦斯涌出量影響因素的各項(xiàng)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)速度快、預(yù)測(cè)精度高,省去了大量繁瑣的計(jì)算工作,并且能夠取得良好的預(yù)測(cè)效果,為瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)提供了一條新途徑。但是,在模型應(yīng)用的過(guò)程中,要注意根據(jù)所研究對(duì)象的性質(zhì),選用合適的核函數(shù)及其參數(shù)。