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瓦斯涌出量参数是衡量矿井安全状态的一个重要指标。本文采用钻屑解吸指标法对山西忻州神达万鑫安平煤业有限公司5#煤层的原始瓦斯含量和残存瓦斯含量进行了测定,并分析了5#煤层的瓦斯含量赋存规律。利用线性回归
瓦斯涌出量是整合矿井设计中的一个重要参数,介绍了用于瓦斯涌出量预测的分源预测法的技术原理。结合山西某整合矿井实际和生产设计,分析了地勘时钻孔瓦斯含量,利用线性回归方法研究获得了9#、10#1、1#煤层
提出一种基于改进的粒子群参数优化的支持向量回归机算法(IPSO-SVR),该方法引入混沌映射及网格分区寻参思想,能避免粒子群算法(PSO)陷入局部最优解。使用IPSO-SVR算法建立瓦斯涌出量预测模型
矿井回采面瓦斯涌出量预测是防止矿井瓦斯超限的前瞻性基础工作。针对煤矿现场实时瓦斯涌出量监测值,研究了基于Monet Carlo方法的瓦斯涌出量预测方法,并建立了计算机预测模型,通过模型找出数据中蕴含的
瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题。为了更好的解决该问题,又基于目前支持向量机参数选择的重要性,提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合的新方法,并将其应用于瓦斯涌
提出基于多源信息融合的瓦斯涌出量动态预测是一种传统矿井涌出量预测与现代计算机编程相结合的新的矿井瓦斯涌出量预测方法。这种方法通过矿井实测煤层瓦斯含量、地勘瓦斯含量、K1-p或△h2-p关系曲线、煤巷掘
为了准确预测瓦斯涌出量,提出了一种基于模糊聚类和支持向量机(SVM)的瓦斯涌出量预测方法。将瓦斯涌出量相关影响因素作为特征空间中的样本,采用模糊C均值聚类对特征空间中的样本进行聚类分析,对于所得到的不
在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量
对高孔隙高瓦斯特殊顶板下介休安益煤业煤矿9#煤层回采工作面瓦斯涌出分别进行了分源预测和实测,并对结果进行了分析比较。结果表明现行的《矿井瓦斯涌出量预测方法》中分源预测法不完全适应高孔隙高瓦斯石灰岩特殊
为分析矿井瓦斯涌出的非线性关系、指标间复杂联系和准确预测瓦斯涌出量,基于主成分分析和灰色关联理论在克服指标的共线性、相关性对瓦斯涌出量影响,兼顾二者关联性之上,确定主要指标,建立瓦斯涌出量预测的距离模
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