基于灰色关联分析理论的煤层瓦斯涌出量预测

针对近年我国煤矿瓦斯事故频发的现象,为了更好的对煤层瓦斯涌出量进行评估预测,为井下安全生产和灾害预测提供理论依据,基于灰色理论分析方法,建立了煤层瓦斯涌出量及其影响因素的数学模型,根据各影响因素的灰色关联度来对煤层瓦斯涌出情况进行预测,最后对推导结果进行了实际检验。

PCA-SVM模型在煤层瓦斯涌出量预测中的应用

针对煤层瓦斯涌出量影响因素众多且各因素间呈复杂非线性的特点,文章利用主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)的理论基础,构建了PCA-SVM的煤层瓦斯涌出量预测模型,该模型利用SPSS20.0软件中的主成分分析模块对影响煤层瓦斯涌出量的12个因素进行降维,提取其中3个最能反映原始数据本质特征的主成分因子,再将主成分因子的前25组数据作为训练集,后10组数据作为测试集,借助MATLAB中的LIBSVM工具箱进行支持向量机预测,最后将PCA-SVM、SVM及使用较为广泛的多元线性回归3种方法的瓦斯涌出量预测结果进行对比,预测结果表明PCA-SVM模型在预测精度、稳定性方面都优于其他两种预测方法,更适合煤层瓦斯涌出量的预测。

灰色关联理论在矿井瓦斯涌出灾害预测中的应用

基于灰色理论分析方法,建立了煤层瓦斯涌出量及其影响因素的数学模型,根据某煤矿14#煤层各影响因素的灰色关联度来对煤层瓦斯涌出情况进行预测;最后对推导结果进行了实际检验。检验成果表明用该方法对煤层瓦斯涌出量进行预测是可行的,可为矿井瓦斯灾害预测提供参考依据。

灰色关联理论在矿井瓦斯涌出灾害预测中的应用

瓦斯是造成煤矿生产过程中事故频发的重要因素。为了更好地对矿井瓦斯涌出情况进行预测,为井下安全生产和灾害预测提供理论依据,基于灰色理论分析方法,建立了煤层瓦斯涌出量及其影响因素的数学模型,根据各影响因素的灰色关联度来对煤层瓦斯涌出情况进行预测,最后对推导结果进行了实际检验。实践证明,用该方法对煤层瓦斯涌出量进行预测是可行的。