保护层开采工作面瓦斯涌出量预测

分析了分源法预测保护层工作面瓦斯涌出量理论和保护层开采时上覆煤岩层采动裂隙的分布，然后应用分源法预测了谢桥矿1242(1)保护层开采工作面瓦斯涌出量，预测结果为15.93~17.22 m3/min，误差为3.3%~4.5%.     

贵州煤矿瓦斯涌出量灰色预测的应用

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型，对贵州某矿矿井瓦斯涌出量进行预测预报．采用残差识别方法修正GM（1，1）模型进行瓦斯涌出量预测，预测精度更高。利用灰色灾变预测理论，对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型，并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。通过建立灰色预测模型，进行矿井瓦斯涌出量灾变性预测。     

利用分源法预测矿井瓦斯涌出量

分析了以往瓦斯涌出量预测方法的不足，引进了一种新型预测法——分源法，利用其模型对某矿进行了瓦斯涌出量的预测，并与实际的瓦斯涌出量进行了比较。结果表明，分源法是一种比较可靠的瓦斯涌出量预测方法。     

瓦斯涌出量灰色预测

基于灰色系统原理和现场调研，针对矿井瓦斯防治现状，实例分析瓦斯涌出量在一个周期的变化规律，对现场预测瓦斯爆炸有一定的参考价值和实际意义。     

矿井瓦斯涌出量预测方式的研究

以现场实测和理论分析为基础，系统地研究了矿井４个基本瓦斯源（煤壁、落煤、邻近层和采空区）的涌出规律，建立了一种适合于井工矿瓦斯涌出量预测新方法－分源预测法。经验证，预测准确率可达８０％。     

矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测

根据组合预测的基本原理，建立了矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测数学模型。实例分析表明：组合预测提高了预测精度，是一种切实可行的预测方法。     

采煤工作面瓦斯涌出量的灰色马尔柯夫预测

本文提出了一种兼有灰色预测和马尔柯夫转移概率矩阵预测优点的采煤工作由瓦斯涌出量灰色马尔柯夫预测模型。实际应用表明：对随机波动性较大的采煤工作面瓦斯涌出士原始数据，灰色马尔柯夫预测此灰色预测具有更高的预测精度，能满足矿井通风自动化研究的要求。     

简化速度法预测矿井瓦斯涌出量

速度法是以瓦斯动力学为理论基础的一种新的预测方法。它适应于各种采掘工作面瓦斯涌出量的预测，准确性较高。本文介绍了速度法的基本原理及预测方法。     

灰色系统理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的，通过灰色系统的建模、关联度分析及残差辨识为基础，建立了灰色系统理论模型，并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中，对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成，建立了灰色预测系统；由后验差检验结果、对照精度检验等级可知，灰色系统预测矿井瓦斯涌出量的拟合精度好，预测结果正确可靠，反映出了矿井瓦斯涌出量的客观存在与发展态势.     

采煤工作面瓦斯涌出量的建模预测

应用逐步回归分析原理，在优选工作面瓦斯涌出量影响因素的基础上，建立了适合桑树坪煤矿３＾＃煤层瓦斯涌出量预测的数学模型，为工作面绝对及相对瓦斯涌出量预测提供了可靠依据。该方法具有普遍的实用性。     

潞安矿务局开采条件下的瓦斯涌出量预测

矿井瓦斯涌出量预测是矿井设计或水平延深设计的一个重要依据，也是生产矿井瓦斯治理的基础。根据潞安矿务局的开采条件，立足于现场瓦斯管理，从生产实际出发，探讨了矿井瓦斯涌出量预测问题。     

回采工作面瓦斯涌出BP神经网络分源预测模型及应用

基于回采工作面瓦斯涌出分源涌出，利用人工神经网络分别预测开采煤层、邻近煤层、采空区3种来源的瓦斯涌出量；因3种来源瓦斯涌出量的影响因素不同，为了避免不相关因素的干扰，提高预测精度，确定整个预测体系由开采层、邻近层、采空区等3个瓦斯涌出量预测神经网络组成，对每个涌出源分别建立神经网络预测模型；最后采用Matlab中BP神经网络算法，针对实际矿井进行应用，预测误差小.     

矿井瓦斯涌出量预测技术

介绍了我国矿井瓦斯涌出量预测技术研究现状,分析了我国主要预测方法的原理与技术、适用条件及存在的不足等,重点介绍了目前普遍应用的矿井瓦斯涌出量预测方法--分源预测法,最后对我国煤矿瓦斯涌出量预测研究发展作了展望.     

灰色-分源预测法对煤矿瓦斯涌出量的应用研究

以预测矿井的相对瓦斯涌出量为目的，提出灰色-分源预测的新方法，构建了灰色-分源预测的数学模型，即将灰色预测与分源预测相结合，用灰色理论对采煤工作面的相对瓦斯涌出量和掘进工作面的绝对瓦斯涌出量作长期预测，再将预测结果代入分源预测计算公式中，对矿井相对瓦斯涌出量进行预测；该方法起到了取长补短的作用，既克服了单独应用时灰色理论预测精度低、分源预测短期性的缺点，又将灰色理论预测的长期性和分源预测的准确性结合了起来。文中详细介绍了灰色-分源预测方法的计算流程及数学模型，最后通过实例验证了该方法具有可行性，可实现煤矿瓦斯涌出量的中长期动态预测，准确度较高。     

基于NMF-HGS-RF的瓦斯涌出量预测研究

瓦斯涌出量与开采环境和开采技术之间存在复杂的非线性关系，为了精准预测瓦斯涌出量，提出将非负矩阵分解(NMF)和随机森林(RF)相结合，建立煤层瓦斯涌出量预测模型。对沈阳某矿井数据的13个特征指标进行非负矩阵分解实现降维，将提取的5个主要成分作为RF的输入，瓦斯涌出量作为输出，实现回归预测。运用饥饿游戏搜索算法(HGS)对RF进行参数优化，并与麻雀搜索算法(SSA)、冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)、遗传算法(GA)、算数优化算法(AOA)、Aquila优化器算法(AO)、阿基米德算法(ArchOA)参数优化结果进行对比。实验结果显示：NMF-HGS-RF的收敛速度相对较快，预测精度相对较高，其相对误差的平均值为4.74%,而NMF-RF、NMF-SSA-RF、NMF-CHIO-RF等模型相对误差的平均值分别为6.34%、5.85%、6.21%、8.49%、4.95%、6.11%和7.93%。结果表明：NMF-RF预测精度高于未经降维处理的RF,且NMF-HGS-RF相比其他参数寻优后的RF具有更好的预测性能。     

用回归分析法预测矿井未采区瓦斯涌出量

应用线性回归分析方法，对贺西煤矿未采区瓦斯相对涌出量进行了区间预测，为矿井通风和瓦斯治理提供了叮靠依据，有力地指导了生产，同时介绍了回归分析数学原理，并说明了预测时应注意的事项。     

基于灰色理论的小波神经网络对瓦斯涌出量的预测

将灰色理论引入到收敛速度快、预测精度高的小波神经网络，使灰色理论和小波神经网络有机地结合起来，建立了瓦斯涌出量的预测新模型，经训练和实验结果表明，该方法对所预测的结果比较理想，能够达到准确指导实践的要求.     

矿井瓦斯涌出量预测

矿井瓦斯涌出量预测靖远矿务局魏家地煤矿梁俊芳１前言１９８９年１２月投产的魏家地矿是一对年生产能力为１５０万ｔ的大型竖井煤矿，投产前夕该矿被中国统配煤矿总公司确认为煤与瓦斯突出矿井。必须提供包括矿井瓦斯涌出量在内的有关基础参数，才能委托设计部门对该井进...     

矿井瓦斯涌出量灰色预测法

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了应用灰色模型预测瓦斯涌出量的可行性,简要介绍了灰色预测建模方法及模型精度检验方法,最后将上述理论应用于一个实例,并编制了用于灰色预测的MATLAB程序。研究表明,灰色模型预测瓦斯涌出量方法简单、预测精度高。     

基于神经网络的矿井瓦斯涌出量预测系统及应用

正确预测瓦斯涌出量，对于指导矿井设计和煤矿安全生产有重要的现实意义。为解决现有的矿井瓦斯涌出量预测方法不能实现自动化处理等问题，本文开发了基于神经网络的矿井瓦斯涌出量预测系统GGP，并介绍了该系统在实际工程上的应用情况。