【摘 要】
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在煤矿开采中频发的瓦斯事故影响着煤矿的安全生产和矿工的生命安全。对瓦斯涌出量的准确预测对瓦斯灾害的防治有着重要的现实意义。但瓦斯涌出量数据具有较强的非线性和明显的周期性,且影响因素繁多,具有较大的预测难度。利用传统方法预测往往忽视了瓦斯涌出量内在的时序特征,因此本文提出了完备经验模态分解和改进的门控循环单元相结合的瓦斯涌出量预测方法。GRU的循环结构具有较好的时间序列的处理能力,但其在多维输入和传
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在煤矿开采中频发的瓦斯事故影响着煤矿的安全生产和矿工的生命安全。对瓦斯涌出量的准确预测对瓦斯灾害的防治有着重要的现实意义。但瓦斯涌出量数据具有较强的非线性和明显的周期性,且影响因素繁多,具有较大的预测难度。利用传统方法预测往往忽视了瓦斯涌出量内在的时序特征,因此本文提出了完备经验模态分解和改进的门控循环单元相结合的瓦斯涌出量预测方法。GRU的循环结构具有较好的时间序列的处理能力,但其在多维输入和传递隐藏状态时的无差别处理,会导致模型预测精度不高。利用特征注意力机制中的多层感知机,在GRU输入前量化各特征对瓦斯涌出量的贡献程度,并实时更新输入特征的权重,最大化挖掘各特征的关联信息。利用时序注意力机制,量化GRU中历史隐藏状态对当前状态的影响程度,突出关键时间点的影响,抑制低影响时间点的表达,为GRU在瓦斯涌出量时序预测时提供辅助信息。针对瓦斯涌出量数据的非线性,通过在原始数据中添加正负成对白噪声,增强原始数据的平稳性,构建完备集合经验模态分解算法,自适应将非线性的瓦斯涌出量数据分解为更为平滑的固有模态分量,再分别对不同分量进行建模预测,最后将各预测值相加重构得到最终瓦斯涌出量预测值,构建“分解-预测-重构”的组合预测结构,降低了单一预测模型在非线性数据上的预测难度。通过仿真数据对比实验分析,完备集合经验模态分解能更好地分离不同频率的分量,抑制EMD存在的模态混叠问题。利用1700余组瓦斯涌出量数据对本文提出的基于完备集合经验模态分解和改进GRU的瓦斯涌出量预测模型进行实验,结果表明本文预测模型相较于用EMD-DA-GRU模型和DA-GRU模型MAE分别降低了10.28%和21.81%,证明了组合预测结构和更准确地分解结果均能够有效提高瓦斯涌出量非线性数据的预测精度;特征注意力机制的计算结果符合客观事实,能够有效地量化特征与瓦斯涌出量之间的关联性,提取关联特征;DA-GRU模型相较于GRU模型MAE降低了44%,在数据转折点处有着更好的跟踪效果,体现了基于注意力机制改进GRU模型的优越性。本文模型相较于ARIMA、BP、RNN、GRU、CEEMDAN-GRU等传统预测模型,MAE分别降低了65.02%,61.01%,58.67%,56.26%,10.28%,证明该预测模型在瓦斯涌出量预测中的有效性。该论文有图41幅,表13个,参考文献51篇。
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