基于耦合算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型研究
付华1
姜伟2
单欣欣2
1.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛,1251052.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105／朝阳师范高等专科学校信息工程系,辽宁朝阳122000
摘要：针对煤矿回采工作面瓦斯涌出量系统的时变性、非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了混沌免疫粒子群算法（CIPSO）与Elman神经网络的耦合算法（CIPSO-ENN）用于非线性动态绝对瓦斯涌出量预测。算法通过实时的对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测系统模型,并利用矿井监测到的各项历史数据进行试验,结果表明该模型较其他预测模型其辨识收敛速度、预测精度和鲁棒性等性能都有明显的提高。
关键词：CIPSO-ENN耦合算法煤矿绝对瓦斯涌出量预测非线性系统
分类号：TD712.5(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(50874059,70971059)高等学校博士学科点专项科研基金(200801470003)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 654-658 )
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