基于极限学习机的煤矿突水预测及避险路线优化研究

发布时间：2017-10-19 11:31

  本文关键词：基于极限学习机的煤矿突水预测及避险路线优化研究

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【摘要】：煤炭作为我国的主要能源,在国家能源发展战略中占有及其重要的地位。但是我国煤矿地质结构复杂,突水事故频发,对煤矿正常生产造成严重的经济损失,甚至危及井下人员生命安全。在煤炭开采过程中,对煤矿突水进行预测,并对人员逃生路线进行设计,是保障煤矿安全的有效手段。煤矿突水是由众多因素综合作用的结果,而这些因素间的相互联系,使得煤矿突水与影响因素之间的关系变为非常复杂的非线性关系,利用传统的数学模型根本无法建立快速准确的突水预测模型,因此,本文对现有的突水预测方法进行研究,提出了基于PSO-ELM和PSO-WELM的预测模型,并通过经典UCI数据集对两种模型进行验证与比较分析,证明基于PSO-WELM的预测模型更符合煤矿突水预测的要求,并将该模型应用于煤矿突水预测研究中。在PSO-WELM突水预测模型的应用中,本文首先根据煤矿突水机理选取影响煤矿突水的主要因素;之后搜集大量的煤矿突水历史数据,并将数据集分为训练集与测试集,对煤矿突水预测模型进行训练与测试,建立了煤矿突水预测模型,对煤矿是否发生突水以及发生的突水类型进行预测。另外,本文针对煤矿突水问题,还对煤矿水灾逃生路线问题进行研究。无论是由自然因素造成煤矿突水事故,还是通过突水预测模型预测出突水时,都需要及时组织井下人员迅速撤离到安全位置,保障人员生命安全。而井下环境复杂恶劣,一旦发生突水,井下环境更为复杂,如何使井下人员沿着最优的逃生路径利用最少的时间到达安全逃生位置,是本文的另一研究重点。矿井水灾时选择合理的逃生路线,需要考虑水及巷道其他因素对人员通行的影响,此时,两点之间的距离不再是绝对距离,而是相对距离,因此本文引入当量长度的概念来表示巷道通行的难易程度。本文在Dijkstra算法和K则最优路径算法的基础上提出了基于D-K算法的煤矿水灾多最优路径选择算法,该算法可求得从事发地点到煤矿所有逃生井口的多条最优逃生路径,不仅可以缓解人员拥挤,还可以及时有序的组织人员撤离到安全位置。文中结合矿井实例,利用D-K算法与Dijkstra算法和K则最优路径算法比较,证明了D-K算法用于煤矿水灾逃生路线选择的优势。
【关键词】：煤矿突水预测 粒子群优化算法 极限学习机 加权极限学习机 多最优逃生路径 Dijkstra算法 K则最优路径算法 D-K算法 PSO-WELM突水预测模型
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD745;TP18
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-16
• 变量注释表16-17
• 1 绪论17-25
• 1.1 研究背景及意义17-18
• 1.2 研究现状18-21
• 1.3 本文研究内容及方法21-23
• 1.4 论文的组织结构23-24
• 1.5 本章小结24-25
• 2 粒子群优化算法和极限学习机算法25-37
• 2.1 粒子群优化算法25-29
• 2.2 极限学习机算法29-33
• 2.3 加权极限学习机算法33-35
• 2.4 PSO与极限学习机结合的可行性分析35-36
• 2.5 本章小结36-37
• 3 基于PSO-ELM和PSO-WELM算法的预测模型设计37-55
• 3.1 基于PSO-ELM算法的预测模型设计37-42
• 3.2 基于PSO-WELM算法的预测模型设计42-44
• 3.3 模型性能比较44-54
• 3.4 本章小结54-55
• 4 基于PSO-WELM煤矿突水预测模型设计及应用55-75
• 4.1 煤矿突水影响因素分析55-59
• 4.2 数据准备59-64
• 4.3 突水预测模型建立64-65
• 4.4 预测结果分析65-74
• 4.5 本章小结74-75
• 5 基于D-K算法的煤矿水灾多最优路径研究75-85
• 5.1 巷道当量长度的计算75-78
• 5.2 K则最优路径算法78
• 5.3 最优路径优化算法78-80
• 5.4 应用实例分析80-84
• 5.5 本章小结84-85
• 6 结论与展望85-88
• 6.1 总结85-86
• 6.2 展望86-88
• 参考文献88-94
• 作者简历94-96
• 学位论文数据集96-97

【参考文献】

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本文编号：1060857