基于KPCA和CIPSO-PNN的煤与瓦斯突出强度辨识模型
【图文】：
投茸罡叩牧Ｗ幼槌桑噌溆嗔Ｗ幼?成种群Lk。⑦对Sk中的粒子进行克垄混沌变异和选择操作，获得更新后的精英种群Sk+1。⑧在Lk中，运用Γ(*)算子对亲和度最低的粒子予以舍弃，得到新种群Lk+1，其中:Γ(X)=rand()(U－L)+L(23)式中:L，U分别表示抗体粒子X取值范围的上下界。⑨将种群Sk+1和Lk+1合并，得到新一代种群Pk+1;⑩检验是否满足终止条件，若不满足终止条件则返回步③。4煤与瓦斯突出强度辨识的实现基于上述原理，利用KPCA和CIPSO-PNN建立煤与瓦斯突出强度辨识模型的流程如图1所示。图1煤与瓦斯突出强度辨识流程图4．1样本数据的采集考虑到本文所选矿区地质构造和巷道分布的实际情况，测定瓦斯压力利用直接法，在围岩致密且无断层地带进行钻孔，采用胶囊－压力粘液封孔方式，并利用M－Ⅳ型瓦斯压力测定仪进行瓦斯压力测量。为了节省测压时间，选用主动测压方式，并在气室内注入高压CO2，当稳定后的瓦斯压力变化值小于0．05MPa时，压力表显示数值为煤层的瓦斯压力值。对矿井总回风巷的瓦斯浓度测量可在测风站内选用KGY－002A型甲烷传感器完成。矿井总回风量的测量选用KGF2型矿用风量传感器，该传感器利用卡曼涡街原理实现风速测量。根据测得风速，可计算巷道的风量为:θ=νAK(24)式中:ν为测量的风速平均值，m/s;A是巷道的断面，m2;K为修正系数。在瓦斯浓度和总回风量已测定的情况下，利用式(3)～式(5)求得绝对瓦斯涌出量、相对瓦斯274
．2168260．8612．271854．551012．59．245．59191．115．87394．563015．311．5710*23．81．7819．571184．169717．6111411*25．11．2516．771174．562915．811．5641225．90．67771784．3432107末突出13250．60415434．43367．25．2末突出1424．30．67215944．920043末突出1527．20．605．228235．338396．5末突出1627．90．5713．128934．75401310．1末突出1729．40．7012．471905．453513．29．819．718*29．50．7012．471934．153313．29．84419*26．30．604．115154．43455．55．5末突出图2各主成分解释方差的帕累托图4．2基于KPCA煤与瓦斯突出敏感指标提取利用KPCA进行煤与瓦斯突出敏感指标提取流程如下:①利用MATLAB中的zscore函数对煤与瓦斯突出样本数据进行标准化处理，消除量纲影响;②确定核函数。完成高维特征空间的中心化处理，计算矩阵s豄;③计算特征值和特征向量，进行高维空间的正规化;④计算测试样本的非线性主分量。核函数选择高斯径向基函数，即K(x，xi)=exp－‖x－xi‖22σ[]21σ1的选择对特征参数提取结果有直接影响，可通过实验方法确定该值。利用MATLAB计算得到特征值及累计贡献率。采用KPCA方法进行突出敏感指标提取，前3项主成分的方差分别为0．1773、0．0497和0．0428，，其累积贡献率达到89．60%左右。利用图2帕累托图对方差进行解释。依据主成分选取标准(累积贡献率大于80%以上)，可用前3项主成分可代替原来的9项指标。计算核矩阵在提取出的特征向量上的投影Y1、Y2和Y3，即为经过KPCA降维后所得到的数据，见表2。表2KPCA降维后的数据编号Y1Y2Y3编号Y1Y2Y310．0400．054－0．032110．184－0．004－0．002
【参考文献】
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本文编号：2559717
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