煤矿工作面残余瓦斯含量预测

王新; 郝建; 陈军; 程为佳

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煤层预抽后残余瓦斯含量过高致使工作面回采过程中瓦斯突出及瓦斯涌出现象频发,存在极大瓦斯爆炸、火灾等隐患.为有效控制煤层预抽后工作面残余瓦斯含量,以林华煤矿为例建立9#煤层预抽后工作面残余瓦斯含量预测模型.在粗糙集等理论基础上利用Weka软件,通过SVM分类机、BP神经网络和NaiveB ayes分类器,分析验证各因素对残余瓦斯含量的影响,获得12组待测样本预测结果的准确率;随之进行详细精度,混淆矩阵和节点错误率分析,得出SVM分类机在瓦斯残余含量的预测上最为精准;最后通过MATLAB软件实现PSO算法对SVM的优化,提高预测精准度,得出最终预测结果.

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来源
《数学的实践与认识》 |2020年第9期|97-105|共9页
作者
王新; 郝建; 陈军; 程为佳;
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作者单位

1. 山东科技大学矿业与安全工程学院 2. 山东科技大学矿山灾害防治国家重点实验室培育基地;

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正文语种 chi
中图分类矿井瓦斯;
关键词
残余瓦斯含量预测模型; BP神经网络; SVM分类机; NaiveBayes分类器; PSO-SVM;

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