基于不同权重法的回采工作面瓦斯涌出量组合预测

针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时

为有效挖掘瓦斯涌出量监测数据隐含特征,预防瓦斯动力灾害,基于希尔伯特-黄变换(HHT)方法、布谷鸟搜索算法(CS)和极限学习机(ELM)基本理论,构建了瓦斯涌出量的HHT-CSELM动态预测模型。通过

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

浅析工作面瓦斯的涌出及防治，祁刚，，煤层瓦斯赋存状态是研究矿井瓦斯涌出规律和瓦斯灾害防治的技术基础。某矿5煤层局部瓦斯异常涌出,已经开始对煤矿的安全生产有所�

瓦斯涌出量预测是煤矿编制瓦斯抽采规划与通风方案的基础。评述了现行瓦斯涌出量预测方法的标准,重点就近年来发展形成的基于煤层瓦斯流动理论、数学地质模型与趋势预测的涌出量预测方法理论进行了系统的梳理;从目前

为了准确掌握高瓦斯矿井巷道掘进时的瓦斯涌出量,对山西焦煤屯兰矿2#煤层401胶带巷、8#煤层203胶带巷在巷道掘进时的瓦斯涌出情况进行了考察。通过对考察数据的整理分析,找出了影响大断面、高瓦斯矿井掘进

介绍瓦斯含量与涌出量的主要影响因素,提出基于瓦斯地质理论的瓦斯分布预测,解释预测模型的基本原理、预测方程的建立等。将预测模型应用到实际矿井瓦斯分布预测中,结果显示该预测模型能够较好地反映矿井瓦斯真实分

综采工作面瓦斯超限现象经常发生,严重制约煤矿的高产高效,同时给安全生产带来重大隐患。为掌握某矿1201综采工作面瓦斯涌出规律,对该工作面瓦斯涌出来源及构成进行了分析、对瓦斯涌出量进行了实测,并利用回归

高瓦斯掘进工作面掘进过程中经常出现瓦斯异常涌出、频繁预警现象,为加强掘进工作面的瓦斯治理提高掘进速度,对余吾煤业高瓦斯掘进工作面生产与停产期间的巷道瓦斯涌出量进行了实测,得出了高瓦斯掘进工作面的瓦斯涌