回采工作面瓦斯涌出量耦合预测模型研究

摘要：

为准确、快速地预测回采工作面瓦斯涌出量，提出一种基于主成分分析法（PCA）和改进的果蝇算法（MFOA）优化支持向量机（SVM）的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测模型。模型首先运用PCA方法对原始数据进行降维处理，消除数据冗余，而后采用改进的果蝇算法对SVM参数进行全局寻优，避免SVM参数的选取对模型预测结果的不利影响，最终建立基于PCA-MFOA-SVM的耦合预测模型，并以实际监测数据为例进行仿真预测。结果表明：该模型预测的平均绝对误差为0.0775 m3/t，平均相对误差为1.3237%，与其他模型相比，预测精度高，综合性能好，能够实现回采工作面瓦斯涌出量的动态预测。

关键词：瓦斯涌出量、主成分分析法、改进的果蝇优化算法、仿真预测

分类号：TP18;TP391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目No.51004063；辽宁省高等学校优秀人才支持计划辽宁省教育厅，No.LJQ2011029。

在线出版日期：2015-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-5,54