基于混沌時間序列的瓦斯涌出量預(yù)測研究.pdf

1、影響瓦斯涌出量的因素眾多,且各因素之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜、隨機干擾成分多,其涌出規(guī)律是一個動態(tài)的非線性變化過程,準確預(yù)測礦井瓦斯涌出量存在較大困難。為簡化問題復(fù)雜性,許多學(xué)者將瓦斯涌出量與煤的埋藏深度、煤的厚度、煤層內(nèi)瓦斯壓力等影響因素之間視為線性關(guān)系,采用數(shù)理統(tǒng)計理論、類比法、線性回歸等方法進行瓦斯涌出量預(yù)測研究,較少對瓦斯涌出量的非線性變化過程進行考慮。此外,這些方法的共同特點是先建立數(shù)據(jù)序列的主觀模型進行計算和預(yù)測。隨著混沌科學(xué)的發(fā)展

2、,使得可不必事先建立主觀模型,也不必考慮各影響因素之間的關(guān)系,而是根據(jù)實際觀測的數(shù)據(jù)序列本身計算出來的客觀規(guī)律選擇預(yù)測模型,這樣可以避免人為主觀性,提高預(yù)測的精度和可信度。
　　本文利用混沌時間序列預(yù)測方法進行瓦斯涌出量預(yù)測,通過選取合適的時間延遲t和嵌入維數(shù)m,對原始瓦斯涌出量的時間序列進行了相空間重構(gòu)。通過計算 Lyapunov指數(shù)來進行瓦斯涌出量系統(tǒng)的混沌性識別。同時將時間序列子列的相關(guān)積分的計算式進行了改進,解決了C-C算

3、法中子列相關(guān)積分的舍入誤差在計算過程中被強化擴大的問題。對G-P算法的計算過程進行了優(yōu)化,解決了該算法中由于鄰域半徑選擇的盲目性而造成計算量偏大的問題。將灰色理論中關(guān)聯(lián)度的概念引入到一階加權(quán)預(yù)測模型,使得預(yù)測機理更科學(xué)合理。利用改進后的方法對某煤礦掘進工作面三個測試點進行了瓦斯涌出量時間序列分析預(yù)測。結(jié)果表明,瓦斯涌出系統(tǒng)具有混沌性,采用混沌時間序列預(yù)測方法,對瓦斯涌出量進行預(yù)測是可行的,且對混沌時間序列預(yù)測算法中的某些參數(shù)的算法進行改