基于RBFNN的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、煤與瓦斯突出是發(fā)生在煤礦井下的一種極其復(fù)雜的動(dòng)力現(xiàn)象,是煤礦生產(chǎn)中的主要災(zāi)害之一。煤與瓦斯突出災(zāi)害不但造成了慘重的人員傷亡,而且使礦井損毀非常厲害,被公認(rèn)為是嚴(yán)重威脅煤礦安全生產(chǎn)的一種自然災(zāi)害。目前,煤與瓦斯突出仍然是世界各主要產(chǎn)煤國(guó)亟待解決的難題,而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤與瓦斯突出快速而又準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)是煤礦安全生產(chǎn)的迫切要求。國(guó)內(nèi)外煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法有很多,但大都是通過(guò)單一因素進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而,煤與瓦斯突出的發(fā)生機(jī)理極其復(fù)雜,影響因素眾多,且大多

2、數(shù)處于一種復(fù)雜的非線性狀態(tài),到目前為止對(duì)其還尚未達(dá)成共識(shí)。近年來(lái),許多研究人員嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)煤與瓦斯突出進(jìn)行預(yù)測(cè),由于其結(jié)構(gòu)自身的缺陷與不足,預(yù)測(cè)效果不太理想。
  目前,采用BPNN建立的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型比較多。但由于BPNN存在收斂慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、容易陷入極小值等缺點(diǎn),仍需改進(jìn)。RBFNN具有收斂速度快、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、全局收斂性能較好以及非線性逼近能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在多方面優(yōu)于BPNN,已經(jīng)成功地應(yīng)用在函數(shù)逼近、圖像

3、處理、模式識(shí)別、預(yù)測(cè)控制等諸多領(lǐng)域。為了能更好地預(yù)測(cè)突出事故的發(fā)生,本文建立了RBFNN模型對(duì)煤與瓦斯突出進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文采用對(duì)樣本具有普適性的核k均值聚類算法來(lái)確定RBF的中心、梯度下降自適應(yīng)算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的寬度參數(shù)和遞推最小二乘法算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸出權(quán)值,并用國(guó)內(nèi)煤礦的煤與瓦斯突出實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)該混合算法建立的模型進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本研究的方法在預(yù)測(cè)精度和收斂速度上均優(yōu)于BPNN和基于經(jīng)典k均值聚類算法的RBFNN,具有良好的實(shí)用性和

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