针对煤炭开采过程中瓦斯涌出作为引发瓦斯灾害的最关键原因,以山西高平科兴云泉煤业有限公司9103综采工作面为研究背景,分析研究了瓦斯涌出量的影响因素以及预测指标。采用分源预测法对9103工作面瓦斯涌出量
根据相关分析法的原理与方法,利用SPSS软件分析工作面瓦斯涌出量与各个影响因素的相关性,建立工作面瓦斯涌出量关于各因素之间的线性回归方程。通过计算各实测点与回归方程的剩余标准差来验证预测精度,从而实现
为解决当前瓦斯涌出量预测过程中存在的因影响因素过多、预测指标与瓦斯涌出量之间非线性关系及其自身时变性等特点而导致预测精度降低的问题,采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行分析降维,将得到的预测
回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,
针对现有煤矿回采工作面瓦斯涌出量预测方法存在的预测时间较长,预测精度不高的问题,提出了用IGSA优化ELM神经网络的瓦斯涌出量预测模型。将优选策略和粒子的记忆、信息交换功能引入万有引力搜索方法,利用I
正确预测回采工作面瓦斯涌出量,对于煤炭企业安全生产具有重要意义。通过引入数据挖掘中的随机森林算法,构建了回采工作面瓦斯涌出量预测模型,研究表明该模型具有较好的预测效果。
针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型
为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性等问题,结合主成分分析法和分源预测理论,对开采层、邻近层、采空区的瓦斯涌出量数据分别进行主成分分析降维,得到预测指标。针对极限学习
为解决瓦斯涌出量预测过程中存在的预测指标过多而导致预测精度降低的问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的瓦斯涌出量预测模型。采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行了分析降维,并对BP神经网络模
基于多元线性回归分析法预测矿井瓦斯涌出量,蔡武,袁莎莎,将偏回归平方和理论运用到影响某矿瓦斯涌出量预测指标的选取中,确定了影响该矿瓦斯涌出量的主要影响因素,根据这些主要影响因素