基于粒子群支持向量機的礦井瓦斯預測與研究.pdf

1、近年來我國的煤礦安全事故雖然有所下降，但同國外相比還是有一定的差距，瓦斯災害依舊困擾著我國煤礦系統(tǒng)，尤其是瓦斯爆炸和突出事故的發(fā)生，嚴重威脅著井下工作人員的生命安全，對井下設備也極為不利。瓦斯涌出量對于煤礦安全生產的影響是無法忽視的，因此加強對瓦斯涌出量的預測與控制，掌握其瓦斯的涌出規(guī)律對加強我國煤礦的安全性有很大的幫助，同時對于提高煤礦生產的質量及效益也具有很大的意義。
　　本文系統(tǒng)的分析了瓦斯涌出量的各種影響因素對涌出大小的影

2、響，得到了幾種最主要的影響因素，通過對不同預測方法的分析比較，選擇支持向量機預測方法來對瓦斯涌出量的大小進行建模研究。支持向量機參數(shù)的選擇決定了其學習能力及泛化能力，在多個參數(shù)中盲目搜索選擇參數(shù)花費的時間太大，并且不一定為最優(yōu)，因此采用粒子群算法來實現(xiàn)對支持向量機模型參數(shù)的尋優(yōu)。粒子群算法具有操作簡單，算法搜索效率較高等優(yōu)點，該算法不要求優(yōu)化函數(shù)連續(xù)可微，對各種領域方法的通用性較強，能夠更好的解決多變量、非線性等的模型問題。