论文摘要
为有效分析和准确预测工作面绝对瓦斯涌出量,基于快速独立分量分析（FastICA）和改进的极限向量机（BA-ELM）基本原理,建立FastICA-BA-ELM多尺度时变预测模型进行工作面瓦斯涌出量的预测。利用FastICA对瓦斯涌出量时变序列进行多层深度分解,获取相互独立的多尺度分量;对各分量运用BA-ELM模型进行预测;等权叠加各预测值重构模型预测结果。以屯兰矿12507回采工作面瓦斯涌出量监测样本为例进行分析研究,结果表明:监测数据自身携带诱使瓦斯涌出量变化的大量信息,FastICA-BA-ELM模型能有效反映出监测数据间的本质结构,进一步凸显瓦斯涌出量的非平稳特征;模型预测的平均相对误差为1. 577%,平均绝对误差为0. 1124m3/min,均方根误差为0. 1244m3/min,较其他模型,其预测精度和稳定性显著提高。为煤矿瓦斯完全管理工作提供了良好的理论与技术支撑。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘畅,李冬嵬
关键词: 快速独立分量分析,极限向量机,蝙蝠算法,瓦斯涌出量,多尺度
来源: 煤炭工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治
单位: 北京工业职业技术学院
分类号: TD712.5
页码: 136-141
总页数: 6
文件大小: 1407K
下载量: 70
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标签：快速独立分量分析论文; 极限向量机论文; 蝙蝠算法论文; 瓦斯涌出量论文; 多尺度论文;