基于GASA-SVR的矿井瓦斯涌出量预测研究

发布时间：2018-03-28 17:54

  本文选题：遗传模拟退火　切入点：回归型支持向量机　出处：《传感技术学报》2017年02期

【摘要】：针对煤矿工作面瓦斯涌出量的多影响因素、非线性、时变性和不确定性等特点,提出了遗传模拟退火算法(GASA)与回归型支持向量机(SVR)的耦合算法(GASA-SVR)用于瓦斯涌出量预测。利用煤层瓦斯含量、深度、厚度、倾角等12个参数作为主要影响因素,经过归一化处理后作为回归型支持向量机训练和测试样本。采用遗传模拟退火算法寻找最优的惩罚参数和核函数参数,同时引入自适应交叉和变异概念,建立瓦斯涌出量的非线性拟合模型,并利用矿井实测历史数据进行试验,结果表明该预测模型比传统的神经网络模型具有更理想的精度和稳定性,可为煤矿瓦斯爆炸的防治提供可靠的理论依据。
[Abstract]:Aiming at the characteristics of multi-influencing factors, nonlinear, time-varying and uncertainty of gas emission in coal mining face, The coupling algorithm of genetic simulated annealing (GASA) and regression support Vector Machine (SVR) is proposed to predict gas emission. Twelve parameters, such as coal seam gas content, depth, thickness and inclination angle, are used as the main influencing factors. After normalization processing, as the training and test samples of regression support vector machine, genetic simulated annealing algorithm is used to find the optimal penalty parameters and kernel function parameters, and the concepts of adaptive crossover and mutation are introduced. The nonlinear fitting model of gas emission is established, and the experimental results show that the prediction model is more accurate and stable than the traditional neural network model. It can provide reliable theoretical basis for prevention and cure of coal mine gas explosion.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51274118) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LR2013013)
【分类号】：TD712.5;TP18

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本文编号：1677406