基于高斯过程混合模型的瓦斯安全状态分类研究

针对目前瓦斯浓度预测与瓦斯安全状态分类方法中主观性较强、超参数难以选取、解释性差、无法有效地利用样本之间时序信息等问题,本文提出了基于高斯过程混合模型的瓦斯浓度预测与安全状态分类方法。高斯过程是机器学习领域中解决非线性回归问题的典型方法,能够有效地利用数据之间的相关性,常用于时间序列的建模与预测。然而,单个高斯过程存在着一定的局限性,难以对非平稳、多模态的数据进行有效地建模和回归分析。在高斯过程的基础上引入其混合模型,则可增强模型的表达能力,能够对有复杂结构的数据进行建模。我们将瓦斯安全状态根据风险由高至低分成红橙黄蓝四个等级,在每个风险等级上瓦斯浓度数据采用单个高斯过程进行建模。由于一般瓦斯浓度数据包含着各个风险等级的数据,高斯过程混合模型则可用于对整体数据进行建模和回归分析。根据对数据的参数学习结果,高斯过程混合模型便可自适应地得到每个时刻对应的风险等级,并在预测瓦斯浓度时对各个高斯过程分量的预测进行加权,得到更为鲁棒的预测结果。实验结果表明,基于高斯过程混合模型的方法可有效地预测瓦斯浓度、评估安全状态。

基于多元化指标与BP网络结合的回采面瓦斯安全分析

介绍通风方式与瓦斯抽取排放方式的基础上,结合回采工作面的瓦斯产生机理,给出了基于多元化指标判定与BP网络识别的瓦斯安全状态定义,同时对相邻煤层瓦斯、煤壁瓦斯以及落煤三者产生的涌出现象进行分析。引入MATLAB仿真软件进行验证,结果表明:在建立BP辨识模型的基础上,多元化指标只能较为准确的反映回采面瓦斯量的动态变化趋势。