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为了对矿井深部瓦斯涌出量进行预测,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明
为了更加准确有效地预测瓦斯涌出量,提出采用主成分分析结合粒子群算法、极限学习机的瓦斯涌出量预测方法。极限学习机中隐含层节点数量及激活函数的类型由粒子群算法进行组合优化。这种方法在诸如基于粒子群优化的极
为了提高GM(1,1)模型预测矿井瓦斯涌出量的精度,分析了造成方程病态的原因,采用全最小一乘准则进行参数a和b的求解,解决了参数求解的稳健性问题。以玉河泰煤业1318采煤工作面为例,将改进的GM(1,
贵州省青龙煤矿是突出矿井,地质条件复杂,二采区瓦斯含量高,在首采21604工作面开采前需对回采瓦斯涌出量进行预测。基于此,对青龙煤矿二采区首采工作面选用准确恰当的预测方法,并分析其预测误差来源,以指导
矿井瓦斯涌出量预测为矿井、采区和工作面通风提供瓦斯涌出方面的基础数据,其预测精度直接决定着矿井的安全生产。在白龙山煤矿一井井田地勘瓦斯资料和地质资料分析的基础上,根据矿井开拓方式、煤层赋存及煤质、煤层
介绍了煤层处于瓦斯风化带内的高头窑煤矿瓦斯涌出量预测技术。通过对该矿各煤层地质钻孔测得的瓦斯含量数据进行针对性的筛选和修正,并对各煤层瓦斯成分进行分析处理后,采用矿井瓦斯涌出量预测方法对该矿的矿井瓦斯
针对采用分源预测法预测国阳二矿8号煤层邻近层瓦斯涌出量时出现预测值远低于实测值的情况,分析其产生误差的原因发现,未考虑采动影响下8号煤层下邻近层含瓦斯K3、K4灰岩层的瓦斯涌出,是造成8号煤邻近层瓦斯
R/S分析法在瓦斯涌出量预测方面的应用,段荟,陈见行,瓦斯涌出量预测是矿井瓦斯治理工作中不可缺少的环节,对保证煤矿的安全生产有着重要意义。本文采用R/S分析法(重标极差分析法)以
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
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
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