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为了实现煤巷掘进工作面瓦斯涌出的动态预测,基于渗流力学方法,采用瓦斯的连续性方程、运动方程、状态方程和瓦斯含量方程,建立了煤壁瓦斯渗流模型,并对渗流速度进行积分,推导得到掘进工作面的瓦斯涌出量预测公式
为了准确、快速地预测矿井瓦斯含量及涌出量,以淮南潘三矿为实施矿井,研究了瓦斯含量及涌出量预测的数学地质技术与方法.通过瓦斯地质规律研究,分析瓦斯含量(涌出量)的变化规律,筛选影响瓦斯含量(涌出量)变化
预测采煤工作面的瓦斯涌出量属于机器学习中的回归问题，主流方法包括CART和支持向量机等。CART决策树回归算法具有抽取规则简单、准确度高、可解释性强的优势，但是算法稳定性差，容易过拟合，同时每个叶节点
以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到
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
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回采工作面瓦斯涌出量预测新方法.一方面,该方法基于结构风险最小化,能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对回采工作面瓦斯涌出量进行
好文章,通过将小波理论运用到瓦斯涌出量的预测中,预测精度大大增强,对现实有重大的指导意义。
介绍矿井瓦斯涌出量预测方法国内外研究现状,重点介绍了分源预测法的系统研究及应用情况。
为准确预测矿井瓦斯涌出量,降低瓦斯涌出带来的危害,通过灰色关联分析理论得出影响瓦斯涌出量的主要因素为原始瓦斯含量>煤层厚度>煤层埋深>工作面长度>推进速度>煤层倾角,通过
通过对保利合盛煤矿现场取样及勘探期间各钻孔煤层瓦斯含量基础数据分析,得出矿井采掘工作面瓦斯含量线性公式及各煤层瓦斯等值曲线图,并通过分源预测方法得出兼并重组后矿井各煤层瓦斯涌出量情况,对矿井制定相关的
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