基于RS-GA-ELM的矿井瓦斯涌出量预测

侯东毅; 董晓雷

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基于RS-GA-ELM的矿井瓦斯涌出量预测

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为了对煤矿井下瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进极限学习机相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,充分利用极限学习机训练速度快、具有良好泛化性能的特点,并结合遗传算法选择最优的输入权值矩阵和隐含层偏差,避免随机产生所造成的误差。利用编写程序确定隐含层神经元个数,比依靠经验更为准确。在实际应用中选取煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层间距、工作面日产量五个因素作为预测的影响参数。研究结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5.6871%,最小相对误差为0,平均相对误差为2.5827%,相比改进前的预测模型具有更强的泛化能力和更高的预测精度。

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来源
《世界科技研究与发展》 |2014年第6期|638-642|共5页
作者
侯东毅; 董晓雷;
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作者单位

1. 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院 2. 矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类 TD712.5;
关键词
粗糙集; 极限学习机; 瓦斯涌出量; 遗传算法; 数据约简; 样本数据;

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