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文檔簡介
1、瓦斯災(zāi)害一直以來就是煤礦開采行業(yè)的主要災(zāi)害之一,不僅會給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失,還會對煤礦工作人員的生命安全造成威脅,因此做好瓦斯防治工作至關(guān)重要。瓦斯涌出量指在礦井建設(shè)以及生產(chǎn)過程中從煤層涌入到開采空間的瓦斯量,它是體現(xiàn)瓦斯在煤層中的賦存情況的一個重要參數(shù)。在煤層中進(jìn)行煤炭開采時(shí),瓦斯涌出通常是引起煤與瓦斯突出、瓦斯中毒和瓦斯爆炸等災(zāi)難事故的最主要原因,也是決定礦井通風(fēng)的主要指標(biāo)之一,是瓦斯防治中的重要一環(huán)。瓦斯涌出量能夠比較綜合
2、的體現(xiàn)一座礦井中的瓦斯情況,其預(yù)測結(jié)果的正確與否,將直接影響礦井的各種技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),更直接關(guān)系到煤礦工人的人身安全。因此,制定合適有效的瓦斯涌出量預(yù)測方法對指導(dǎo)礦井安全生產(chǎn)作業(yè)具有十分重要的意義。
實(shí)際生產(chǎn)中礦井瓦斯的涌出受到多種復(fù)雜因素的影響,在對這種有多維數(shù)據(jù)特征的樣本進(jìn)行分類或回歸預(yù)測的學(xué)習(xí)時(shí),通常會遇到學(xué)習(xí)模型過于復(fù)雜、訓(xùn)練時(shí)間過長以及最終預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。因此,需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)靥幚?,降低維度,去除噪聲和冗
3、余。同時(shí)由于支持向量機(jī)模型(SVM)具有許多良好的性質(zhì)而在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域大放光彩,尤其是其在小樣本處理上的優(yōu)勢以及泛化性能強(qiáng)等特點(diǎn)非常適合用于對瓦斯涌出量的預(yù)測。因此,本文提出了一種基于改進(jìn)型主元分析算法(wPCA)與支持向量回歸機(jī)(SVR)相結(jié)合的瓦斯涌出量的預(yù)測方法,最后經(jīng)過實(shí)驗(yàn)取得了不錯的效果,證明了該方法的有效性。本文主要涉及到下面一些工作。
?。?)簡要總結(jié)瓦斯涌出量預(yù)測研究現(xiàn)狀和各種涌出量預(yù)測方法,介紹分析煤礦瓦斯涌出
4、機(jī)理和影響因素。
?。?)對瓦斯涌出量的主要影響因素進(jìn)行分析,確定預(yù)測所需特征指標(biāo)的選取原則,根據(jù)該原則選取合適的瓦斯涌出量預(yù)測指標(biāo)。
?。?)探討主元分析這種多元統(tǒng)計(jì)方法的基本原理及其算法步驟,并對其在數(shù)據(jù)處理中存在的不足之處進(jìn)行針對性的加權(quán)改進(jìn),使得改進(jìn)后的主元分析處理數(shù)據(jù)更為客觀,降維能力更出色,有助于后期的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。由于對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了降維處理,在樣本容量較大時(shí)可減少訓(xùn)練所需的時(shí)間。
?。?)介紹并深入研
5、究支持向量機(jī),在多次實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,選擇合適的核函數(shù)及參數(shù),將改進(jìn)型PCA處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SVR進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,構(gòu)建基于改進(jìn)型PCA算法與SVR算法相結(jié)合的瓦斯涌出量預(yù)測模型。
?。?)對得到的預(yù)測模型用MATLAB進(jìn)行實(shí)例仿真,同時(shí)用礦山統(tǒng)計(jì)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸機(jī)等其他預(yù)測算法對相同的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測并相互對比。結(jié)果表明本文提出的基于改進(jìn)型PCA算法與SVR算法相結(jié)合的瓦斯涌出量預(yù)測方法的平均相對預(yù)測誤差為1.36%,均
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