【摘 要】
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为了准确预测工作面瓦斯涌出量,加强煤矿安全生产,基于小波变换（WT）和进化最小二乘支持向量机（GALSSVM）,建立了瓦斯涌出量的新型预测模型.首先,通过小波分解将瓦斯涌出量时间序列
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为了准确预测工作面瓦斯涌出量,加强煤矿安全生产,基于小波变换（WT）和进化最小二乘支持向量机（GALSSVM）,建立了瓦斯涌出量的新型预测模型.首先,通过小波分解将瓦斯涌出量时间序列分解成具有不同频率特征的信号;然后利用互信息法和伪近邻法得到的时间延迟和嵌入维数对各信号进行相空间重构;之后根据各个相空间的特点建立相应的GALSSVM预测模型;最后把各信号的预测结果进行小波重构,作为最终的瓦斯涌出量的预测结果.以晋城市成庄矿2315综放工作面瓦斯涌出量为例,进行了预测研究.实例表明,该方法具有很高的预测精度
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