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文章介绍了BP人工神经网络和贝叶斯正则化算法的原理,探讨了贝叶斯正则化BP人工神经网络模型的建立,通过改变隐含层神经元个数的实验建立了只含1个隐含层且隐含层仅需1个神经元的煤与瓦斯突出预测模型的最佳网络结构。对该网络采用煤与瓦斯突出的预测指标进行训练、检测的结果表明,该网络预测的煤与瓦斯突出的危险程度与实际情况完全吻合;对该网络输入层输入的煤与瓦斯突出的预测指标、对输出层输出的预测结果的权值进行分析的结果表明,煤层地质构造类型对煤与瓦斯突出的影响为最大。上述研究结果对煤与瓦斯突出的预测预防研究、提高煤与瓦斯突出预测的准确性具有一定的参考价值。 相似文献
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基于ICA-SVM的煤与瓦斯突出预测研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《工矿自动化》2009,35(10)
影响煤与瓦斯突出的因素很多且错综复杂,而现有的煤与瓦斯突出预测方法所考虑的影响煤与瓦斯突出的因素较少,针对大量指标属性时无法进行有效的分析处理。针对该问题,文章提出了一种基于ICA-SVM的煤与瓦斯突出预测方法。该方法首先通过独立成分分析方法对所选指标属性进行特征提取,然后利用支持向量机模型对煤与瓦斯突出进行预测分析。预测结果表明,基于ICA-SVM的煤与瓦斯突出预测方法的预测准确率高,且运算速度快,识别分类能力强,效果较好。 相似文献
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贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。为了正确预测煤与瓦斯突出的危险性,提出了一种基于贝叶斯网络的煤与瓦斯突出预测方法。在综合影响煤与瓦斯突出的因素和领域专家知识的基础上建立了网络结构,通过对先验知识和样本数据的学习,实现了煤与瓦斯突出的预测,取得了较好的效果。实验表明,该模型网络学习速度快,准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。 相似文献
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针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在计算过程较复杂、预测主观性强、预测精度较低等问题,构建了主成分-费歇尔判别模型,并将其应用于某煤矿的煤与瓦斯突出等级预测。从瓦斯因素、煤体结构及地质构造方面分析得出了影响该矿煤与瓦斯突出的因素包括瓦斯压力、瓦斯含量及瓦斯放散初速度等指标。以影响该矿煤与瓦斯突出的23组实测数据为基础,首先利用主成分分析模型对影响该矿的煤与瓦斯突出因素进行降维,提取与指标相关度较高的5个主成分,然后将5个主成分输入费歇尔判别模型,并根据判别函数对样本进行煤与瓦斯突出等级预测。应用结果表明:主成分-费歇尔判别模型具有较高的可信性,能对煤与瓦斯突出等级进行准确预测,训练样本的正确率为100%,待测样本的预测结果也与该矿煤与瓦斯突出的实际情况相符,误判率为0,为准确预测煤与瓦斯突出提供了一种新方法。 相似文献
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针对现有煤与瓦斯突出预测技术难以实现时间和空间领域的全方位连续预测、防突预测结果利用率低、预测信息发布滞后等问题,提出了一套适用于现代化高产高效矿井的多因素、全方位、时空连续型的煤与瓦斯突出协同预测技术体系.按照煤与瓦斯突出形成的时空维度,将煤与瓦斯突出危险性预测划分为以空间维度为主的区域突出危险性预测和以时间维度为主的局部突出危险性预测.通过对地质构造、煤层埋深、煤体煤质、软煤分布、钻屑指标、瓦斯涌出初速度等区域、局部防突预测数据的深度挖掘分析,得到区域、局部突出危险性预测结果,并按照一定规则进行有效融合,实现时间和空间范围内的连续监测预警.研发了配套的防突信息综合管控平台和WTC-1型瓦斯突出数据采集仪,为煤与瓦斯突出协同预测技术的实现提供了软硬件支撑.现场应用结果表明,该技术预测准确率超过90%,防突预测结果单次审批时间缩短为原来的22.5%,防突信息综合管控平台多次超前捕捉到了煤与瓦斯突出危险,提高了矿井防突信息利用效率. 相似文献
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煤与瓦斯突出预测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
煤与瓦斯突出预测是一项复杂有难度的技术,受到很多因素的影响.首先,以矿井历年来典型突出的突变强度作为灰关联分析的参考数列,其它的突出预测指标为比较数列,通过灰关联分析来确定煤与瓦斯突出的主控因素.然后,利用神经网络对煤与瓦斯突出作了预测.结果表明,该方法是可行的且比模糊聚类方法更具可靠性. 相似文献
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煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中主要的动力灾害之一,针对煤与瓦斯突出等级预测问题,提高突出预测的准确率,选取最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂深、绝对瓦斯涌出量和相对瓦斯涌出量9个影响因素作为煤与瓦斯突出等级预测的评价指标,同时对相关程度较高的评价指标进行因子分析,提取公共因子,用随机森林算法进行训练预测,建立了基于因子分析的煤与瓦斯突出预测的随机森林模型。通过煤矿实测19组煤与瓦斯突出的数据作为训练样本数据集进行模型的训练,5组数据作为该预测模型的测试数据,进行煤与瓦斯突出预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了随机森林算法在煤与瓦斯突出预测中具有较高的准确度。 相似文献
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瓦斯突出相关影响因素具有明显的时空特性,煤层突出危险程度的判别是一个多因素决定的模糊事件,模糊Petri网在离散事件动态建模具有突出的优势。在分析瓦斯突出空间数据分布及模糊性应用基础上,对比分析基本Petri网和模糊Petri网的知识表示,结合瓦斯突出各因素空间分布的特点,扩展了模糊Petrie网的相关组件成分,建立基于模糊Petri网的瓦斯突出空间模型,使瓦斯突出影响因素在不同的空间位置通过空间模型表示出来,进一步描述了瓦斯突出空间位置动态转换,在实际预测中具有现实的意义和可操作性。 相似文献