基于FRS与GA-ELM的煤与瓦斯突出预测研究

发布时间：2019-06-21 02:47

【摘要】：针对煤与瓦斯突出发生内在机理复杂性、致突因素与突出事件之间模糊性导致预测精度不高这一问题,提出将模糊粗糙集理论(FRS)结合改进的极端学习机(ELM)进行煤与瓦斯突出预测。通过FRS信息约简理论降低致突因素原始数据属性维度,提取出致突辅助因素,与主要因素共同作为ELM网络神经元输入,利用遗传算法(GA)对极端学习机网络输入权值、隐含层阈值进行优化,建立GA-ELM预测模型,模型输出为煤与瓦斯突出强度预测结果。经过模型训练和试验验证,该模型泛化能力强、预测精度高、收敛速度明显加快。
[Abstract]:In order to solve the problem that the inherent mechanism complexity of coal and gas outburst and the fuzziness between outburst factors and outburst events lead to the low prediction accuracy, the fuzzy rough set theory (FRS) combined with the improved extreme learning machine (ELM) is proposed to predict coal and gas outburst. The attribute dimension of the original data of outburst factors is reduced by FRS information reduction theory, and the auxiliary factors of outburst are extracted, which are used as neuron input of ELM network together with the main factors. Genetic algorithm (GA) is used to optimize the input weights and hidden layer threshold of extreme learning machine network, and the GA-ELM prediction model is established. The output of the model is the prediction result of coal and gas outburst intensity. The model training and experimental results show that the model has strong generalization ability, high prediction accuracy and accelerated convergence speed.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51274118) 辽宁省教育厅基金项目(UPRP20140464)
【分类号】：TD713;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2503727