煤矿瓦斯浓度的CAPSO-ENN短期预测模型

发布时间：2017-09-06 02:29

  本文关键词：煤矿瓦斯浓度的CAPSO-ENN短期预测模型

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【摘要】：为了准确预测回采工作面的瓦斯浓度,提出云自适应粒子群算法优化Elman神经网络的瓦斯浓度动态预测新方法。利用井下无线传感器网络监测系统采集的回采工作面瓦斯浓度时间序列作为样本,并对其进行数据降噪和相空间重构等预处理。采用CAPSO算法对Elman神经网络的权值、阈值进行寻优运算,建立了回采工作面瓦斯浓度动态预测模型。通过对MATLAB仿真得出结果研究表明:该模型的平均相对变动ARV值为0.000 357,相对均方根误差RRMSE值为0.105 6,对回采工作面的瓦斯浓度预测结果合理且可为矿井瓦斯防治工作提供有效理论依据。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【关键词】： 动态预测 瓦斯浓度 混沌特性 无线传感网络 Elman神经网络 CAPSO算法
【基金】：国家自然科学基金项目(51274118) 辽宁省教育厅基金项目(L2012119) 辽宁省科技攻关项目(2011229011)
【分类号】：TD712.3;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 煤与瓦斯突出是煤矿井下生产的一种强大自然灾害,严重威胁煤矿的安全生产及矿工的生命安全,因此对回采工作面瓦斯浓度的高效精准预测是防治煤矿瓦斯灾害的有力措施之一[1]。目前预测瓦斯浓度的方法主要有混沌时间序列预测[2]、灰色理论预测[3]、支持向量机[4]、人工神经网络[5

【参考文献】

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