煤与瓦斯突出预测模型仿真研究

发布时间：2017-12-12 12:05

  本文关键词：煤与瓦斯突出预测模型仿真研究

  更多相关文章： 煤与瓦斯突出 混沌理论 相空间重构 小波神经网络 预测模型

【摘要】：准确性是煤与瓦斯突出(简称突出)预测研究中的一个关键性问题。根据突出的非线性和动态变化特征,在突出预测中引入混沌理论,将相空间重构理论与小波神经网络相结合,建立了煤与瓦斯突出预测模型。通过相空间重构,把一维突出电磁辐射强度时间序列拓展为多维序列,得到多维序列包含着各态历经的信息,从而挖掘出了丰富的突出变化空间的信息,有利于小波神经网络的训练。利用建立好的小波神经网络模型,对突出预测问题进行了建模、训练和预测。运用MATLAB仿真软件对提出的改进预测模型进行试验验证,结果表明改进预测模型具有更高的准确度、可靠性。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学矿业学院;辽宁工程技术大学矿业技术学院;辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【分类号】：TD713
【正文快照】： 1引言煤与瓦斯突出是煤矿井下一种极其复杂的动力现象,严重威胁煤矿的安全生产[1],不仅对作业人员的人身安全构成威胁,还严重制约着煤矿经济效益的提高[2-3]。近年来,随着煤矿采掘深度和强度的增加,矿井瓦斯压力和地应力也在不断增大,煤与瓦斯突出事故呈现增多的态势[4]。随着

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 曹阳,袁旭峰,高轶群;小波神经网络及其在化工中应用的研究[J];贵州工业大学学报(自然科学版);2004年04期

2 刘霞;王焕勇;刘铁男;;自适应多层小波神经网络建模方法[J];大庆石油学院学报;2006年03期

3 李晓利;张峰光;范家文;;基于小波神经网络的化工安全评估[J];太原理工大学学报;2007年02期

4 王新;戴丽;;模糊小波神经网络的研究及其应用[J];工矿自动化;2008年04期

5 汤守鹏;姚鑫锋;姚霞;田永超;曹卫星;朱艳;;基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分建模研究[J];分析化学;2009年10期

6 张加云;张德江;冷波;;基于小波神经网络模型的冶金企业能耗预测[J];铁合金;2010年03期

7 张琪;;小波神经网络在煤矿自卸车监控与故障诊断的应用[J];煤炭技术;2011年04期

8 黄永红;徐勇;;基于小波神经网络的某边坡预测研究[J];四川理工学院学报(自然科学版);2011年03期

9 钟延峰;;用小波神经网络对油井传感器进行故障诊断[J];油气田地面工程;2011年06期

10 田学民;王强;邓晓刚;;一种引入动量项的小波神经网络软测量建模方法[J];化工学报;2011年08期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 胡博;陶文华;崔博;白一彤;尹旭;;基于小波神经网络的异步电机故障诊断[A];2009中国控制与决策会议论文集（2）[C];2009年

2 何正友;钱清泉;;一种改进小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

3 鲁艳军;陈汉新;陈绪兵;;基于小波神经网络的齿轮裂纹故障诊断[A];节能减排 绿色制造 智能制造——低碳经济下高技术制造产业与智能制造发展论坛论文集[C];2010年

4 董健;尹萌;张辉;;小波神经网络结合多项式的混合预测方法在通信规划中的应用[A];2011全国无线及移动通信学术大会论文集[C];2011年

5 谢建宏;张为公;;复合材料疲劳剩余寿命预测的动态小波神经网络方法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

6 陈建秋;张新政;;基于小波神经网络的水质预测应用研究[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年

7 孙正贵;;小波神经网络的高效学习算法及应用研究[A];中南六省（区）自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年

8 黄敏;朱启兵;崔宝同;;基于小波神经网络的轧机特性回归[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

9 周绍磊;张文广;李新;;一种基于改进遗传算法的小波神经网络[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年

10 杜青;刘剑飞;刘娟;乔延华;;基于小波神经网络的模拟调制信号自动识别[A];2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集（下册）[C];2007年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 侯霞;小波神经网络若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2006年

2 章文俊;小波神经网络算法及其船舶运动控制应用研究[D];大连海事大学;2014年

3 高协平;小波参数化与小波神经网络研究[D];湖南大学;2003年

4 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年

5 李永红;广义小波神经网络实现雷达相关滤波的研究[D];大连海事大学;2000年

6 银俊成;量子信道与量子小波神经网络相关问题研究[D];陕西师范大学;2013年

7 李文军;多小波和小波神经网络构造及其在电弧故障诊断中的应用研究[D];吉林大学;2008年

8 刘守生;遗传算法与小波神经网络中若干问题的研究[D];南京航空航天大学;2005年

9 黄同成;基于小波神经网络理论的VOCR与HOCR技术研究[D];上海大学;2008年

10 蔡振禹;基于粗集—小波神经网络的煤炭企业管理研究[D];天津大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张清华;小波神经网络参数优化及其应用[D];东北农业大学;2009年

2 王建双;基于小波神经网络控制器设计与研究[D];哈尔滨理工大学;2009年

3 张蓉晖;小波神经网络及其在模拟电路诊断中的应用[D];华中科技大学;2008年

4 吴曦;基于随机小波神经网络的一类随机过程的逼近[D];西北工业大学;2001年

5 王勇;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断的研究[D];内蒙古工业大学;2006年

6 孙新强;基于小波神经网络的板料冲压回弹研究[D];西南交通大学;2015年

7 但立;基于小波神经网络的地面三维激光扫描点云数据的滑坡监测研究[D];长安大学;2015年

8 葛小川;基于小波神经网络的某坦克炮平衡与定位控制[D];南京理工大学;2015年

9 蔡崇国;小波分析在大功率交流伺服系统中的应用研究[D];南京理工大学;2015年

10 卢金长;数据挖掘技术在上证指数预测中的应用研究[D];云南财经大学;2015年

，

本文编号：1282410