采煤工作面瓦斯涌出量预测优化研究

发布时间：2017-12-21 22:39

  本文关键词：采煤工作面瓦斯涌出量预测优化研究　出处：《计算机仿真》2016年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：瓦斯涌出量受多种因素的影响,随机性强,传统的预测方法预测精度低,导致煤矿瓦斯事故频繁发生。针对煤矿回采工作面瓦斯涌出量系统的时变性、非线性及复杂性等特点,为了提高瓦斯涌出量的预测精度,提出了一种克隆混沌粒子群算法(CIPSO)与Elman神经网络的耦合算法(CIPSO-ENN),利用CIPSO算法优化Elman神经网络的初始权值、阈值,建立了基于CIPSO-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量动态系统的预测模型。根据矿井监控系统监测到的各项历史数据,采用Matlab软件进行预测模型仿真。结果表明,该模型与其他优化模型相比,具有更高的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【分类号】：TD712.5;TP18
【正文快照】： neural network_ 1引言 我国煤矿依据瓦斯涌出量分类的统计数据中,高瓦斯矿井占35%,瓦斯爆炸已成为煤矿安全生产最大的障碍。随着开采深度的增加、机械化采煤的普及、工作面单产量的成倍增长,瓦斯涌出量也随之增大,要预防或减少此类事故的发生,对回采工作面瓦斯涌出量进行精准

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本文编号：1317458