基于RS-PSO-ELM的深部煤与瓦斯突出安全评价研究

朱俊奇; 郑皓天; 杨力

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基于RS-PSO-ELM的深部煤与瓦斯突出安全评价研究

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针对深部煤矿瓦斯突出高维、非线性等特点,提出一种基于RS-PSO-ELM的深部煤与瓦斯突出安全评价模型。首先通过粗糙集(RS)进行指标降维处理,其次运用PSO优化ELM的初始权重和阈值,构建出一种能够运用于深部煤矿瓦斯突出评价系统的PSO-ELM模型。数据拟合显示,标准PSO模型识别准确率80%,而PSO-ELM模型识别准确率可达90%,提升了10个百分点,能够显著改善深部煤与瓦斯突出探测精度,这为科学评价深部煤与瓦斯突出危险性提供了一种新思路,对促进深部煤矿安全管理有重要参考价值。

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来源
《煤炭技术》 |2022年第3期|169-172|共4页
作者
朱俊奇; 郑皓天; 杨力;
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作者单位

安徽理工大学经济与管理学院;

安徽淮南232001;

安徽理工大学安全科学与工程学院;

安徽淮南232001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿井瓦斯;
关键词
深部煤矿; 瓦斯突出; 粗糙集; 粒子群; 极限学习机;

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