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基于FastICA-BA-ELM的瓦斯涌出量预测管理研究

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【作者】 刘畅李冬嵬

【Author】 LIU Chang;LI Dong-wei;Beijing Polytechnic College;

【机构】 北京工业职业技术学院

【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. 1124m~3/min,均方根误差为0. 1244m~3/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。

【所属期刊栏目】 研究探讨 (2019年12期)
  • 【分类号】TD712.5
  • 【下载频次】27
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