基于SVM耦合遗传算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

发布时间：2017-09-20 09:41

  本文关键词：基于SVM耦合遗传算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

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【摘要】：为了对回采工作面瓦斯涌出量进行预测,提出将支持向量机(SVM)与遗传算法(GA)相耦合。利用GA寻找SVM最优的惩罚参数c和核函数参数g,并结合SVM训练速度快且具有良好泛化性能的特点,建立了基于SVM耦合遗传算法的回采工作面瓦斯涌出量预测模型。煤层深度、煤层厚度、煤层倾角、开采层原始瓦斯量、煤层间距、采高、临近层瓦斯含量、临近层厚度、层间岩性、工作面长度、推进速度、采出率、日产量对瓦斯涌出量的影响是复杂的、非线性的,因而将其作为预测的影响参数。将瓦斯涌出量作为目标参数。分别将影响参数和目标参数作为GA-SVM的输入值和输出值进行训练,训练后的预测输出和期望输出之间的误差绝对值作为GA的适应度函数值进行参数优化。结果表明,该预测模型预测的最大相对误差为5.878 2%,最小相对误差为0.923 0%,平均相对误差为2.180 9%,相比耦合前及其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院;矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室;
【关键词】： 安全工程 支持向量机 瓦斯涌出量 遗传算法 适应度函数 样本数据
【基金】：国家自然科学基金项目(51374121) 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划基金项目(LJQ2011028)
【分类号】：TD712.5
【正文快照】： 0引言瓦斯是制约煤矿安全生产的重要因素之一,对矿井瓦斯涌出量进行精准预测,提前采取必要的防治措施是预防煤矿瓦斯灾害的关键。迄今为止,国内学者已研究过多种煤矿瓦斯涌出量预测方法,目前采用的瓦斯涌出量预测方法有统计法[1-2]、煤层瓦斯含量法[3]、分源预测法[4-5]、一元

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本文编号：887312