共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
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
2.
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
3.
4.
研究煤与瓦斯突出预测问题,煤与瓦斯突出是一种非常复杂的地质灾害,受到瓦斯、地应力、煤物理力学性质等多种因素影响,存在复杂的非线性系统问题,引起预测准确性差。传统BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局极小等缺陷。为了有效提高煤与瓦斯突出的预测精度,提出一种改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测算法。首先采用附加动量调整网络的权值,加快网络收敛速度,然后自适应调整网络学习速度,减少迭代次数,最后对煤矿的煤与瓦斯突出进行仿真,相对于传统BP神经网络,不仅有效地减少了迭代次数,加快了学习速度,而且提高了预测精度,为煤矿灾害的准确预测提供了依据。 相似文献
5.
6.
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
7.
8.
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
9.
10.
针对目前煤与瓦斯突出强度预测精度低、稳定性差及训练速度慢等问题,提出了一种基于局部线性嵌入法-果蝇优化算法-BP神经网络(LLE-FOA-BP)模型的煤与瓦斯突出强度预测方法。借助LLE算法的非线性数据特征提取优势,提取煤与瓦斯突出影响因素原始数据的本质特征,形成重构有效因子,降低数据间的冗余信息及噪声;利用FOA算法较强的全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值,避免陷入局部极小,提高参数寻优效率;将重构有效因子输入优化后的BP神经网络进行训练,实现煤与瓦斯突出强度快速、准确预测。测试结果表明,LLE-FOA-BP模型的平均相对误差为8.06%,相对误差的方差为3.69,经过24次迭代训练就达到10~(-8)的训练精度,能够在保证预测精度的基础上,提高鲁棒性和学习效率。 相似文献
11.
煤与瓦斯突出是一种复杂的非线性动力学过程,其机理复杂、影响因素众多。单一的评价指标无法准确描述煤与瓦斯突出危险性。为了探讨煤矿开采过程中煤与瓦斯突出危险性具体等级情况,综合考虑煤与瓦斯突出发生的地应力、瓦斯和煤的物理力学性质等条件。选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度作为煤与瓦斯突出危险性预测的评价指标。但煤与瓦斯突出评价指标之间或多或少存在一定的相关性,其评价指标中存在一些服从非高斯分布的指标。很难满足概率神经网络(PNN)样本层中采用高斯分布作径向基函数的要求。鉴于此,提出一种对称Alpha稳定分布(SaS)。SaS有更广泛的数学表达,其径向对称特性可充当PNN样本层中的高斯分布。在SaS的基础上,建立煤与瓦斯突出危险性预测的SaS-PNN模型。将SaS-PNN模型应用于国内26个典型矿井的煤与瓦斯突出危险性等级预测,预测结果表明:SaS-PNN模型具有良好的预测效果,其误判率为7.69%。为煤矿开采中煤与瓦斯突出危险性预测提供了一种新思路。 相似文献
12.
针对现有瓦斯突出区域预测方法存在预测效率低、可操作性不强等问题,提出了基于ArcGIS的瓦斯突出区域预测可视法方法。该方法以C#作为编程开发语言,利用独立软件开发包ArcGIS Engine,结合GIS原理与方法、趋势面分析理论和可视化技术等,对多个瓦斯突出预测指标进行趋势面的综合交集或并集分析,并将趋势面与矿井最新采掘工程平面图进行合理的对应和叠置,实现了对瓦斯突出危险区的直观可视化辨识功能。 相似文献
13.
在综合研究了各种算法的基础上,将粗集理论和最小二乘支持向量机算法结合,充分利用了粗集算法能够去除冗余信息,最小二乘支持向量机能够精确加快收敛速的优点。利用具体网络建立一个突出预测机制,并利用本预测机制对矿井瓦斯突出情况进行模拟预测。经过基于MATLAB工具箱的BP神经网络模型的实验对比表明,LS-SVR能加快收敛速度。实验结果表明,基于RS-LS-SVR网络的预测模型可靠,收敛速度快,预测精度高,效果良好。 相似文献
14.
15.
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
16.
介绍了煤与瓦斯突出联网系统的总体结构和联网数据的形成。该系统通过分析和计算各矿井的煤质结构、地压活动范围和瓦斯倍率的密切关系,得出判断煤与瓦斯突出事故的综合分析指标,以预测与防治事故的发生。实际应用表明,该系统实现了对煤与瓦斯突出的预测功能。 相似文献
17.
18.
19.
针对BPNN模型在煤与瓦斯突出预测中存在收敛慢、误差较大等问题,建立了RBFNN模型对煤与瓦斯突出进行预测。采用对样本具有普适性的核k均值聚类算法来确定RBF的中心、梯度下降自适应算法优化网络宽度参数和递推最小二乘法算法调整网络权值。并用国内煤矿的煤与瓦斯突出实测数据对该混合算法及模型进行了验证。实验结果表明,本研究的方法在预测精度和收敛速度上均优于BPNN和基于经典k均值聚类算法的RBFNN,具有良好的实用性和有效性。 相似文献