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针对煤矿回采工作面瓦斯涌出量系统的时变性、非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与Elman神经网络的耦合算法(CIPSO-ENN)用于非线性动态绝对瓦斯涌出量预测。算
以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,应用灰色系统理论,建立了预测矿井瓦斯涌出量的灰色系统GM(1,1)模型,并对其不断优化,再采用后验差检验对预测模型的结果进行了判断。实例表明,该模型的计算精度符合工
针对影响瓦斯涌出量的因素复杂多样化以及各因素之间的非线性问题,采用径向基核函数把支持向量机算法中的低维空间向量集映射到高维空间,进而建立基于实验数据的煤矿瓦斯涌出量预测模型。样本数据分为训练样本、测试
以某矿井下实测瓦斯数据为基础,分析了2号煤层的瓦斯赋存规律,分源预测了该矿井最深部207工作面的瓦斯涌出量,结果表明:工作面邻近层瓦斯涌出比例较大,占整个工作面瓦斯涌出量的50%以上。在此基础上设计了
提出了一种基于小波分析与BP神经网络的矿井工作面瓦斯浓度预测算法,综合利用了小波分析算法的信号去噪作用以及BP神经网络可以拟合任何非线性系统的能力,并采用Matlab软件实现了该算法在瓦斯浓度预测上的
本文从自然条件、地质因素以及开采因素三个方面分析了影响煤矿瓦斯涌出量的主要因素,并建立了基于GM(1,1)灰色系统的矿瓦斯涌出量预测模型。计算表明,预测模型能够为煤矿通风计算及瓦斯防治提供瓦斯涌出量的
收集、整理了国内相关资料,分析、总结了回采工作面瓦斯涌出量预测方法及瓦斯涌出影响因素的研究现状,指出目前一些先进的瓦斯涌出量预测方法存在的问题及常用的分源预测法和矿山统计法在实际应用中存在的不足。提出
为确保某煤矿5号煤层15111工作面的安全生产,采用DGC直接瓦斯含量测定方法测定煤层瓦斯含量。计算了15111工作面瓦斯涌出量,包括开采层瓦斯涌出量、邻近层瓦斯涌出量、回采工作面相对瓦斯涌出量和绝对
以矿井回采工作面瓦斯涌出量预测为目的,基于单项预测模型选择偶然性及信息源局限性,首次全面系统地利用方差-协方差法、最优加权法及递归方差倒数法3种计算组合权重系数的组合预测模型方法进行单项和不同组合模型
利用灰色GM(2,1)模型理论建立了数学模型,对国投新集刘庄煤矿171302工作面进行了瓦斯涌出量预测。结果表明预测值与实际值之间的最大相对误差为8%,最小相对误差为0.09%,平均相对误差为4.64
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