【摘 要】
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针对煤矿瓦斯涌出量预测中经常出现变量难以获取等问题,为了提高瓦斯涌出量的预测精度和可靠性,提出将小波包分解方法与极限学习机相结合,构建瓦斯涌出量的小波-极限学习机时
【机 构】
:
西安科技大学安全科学与工程学院,西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室,陕西陕煤澄合矿业有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51774235,51904238),陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-530,2019JQ-337),陕西省教育厅专项科学研究计划项目(19JK0534)
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针对煤矿瓦斯涌出量预测中经常出现变量难以获取等问题,为了提高瓦斯涌出量的预测精度和可靠性,提出将小波包分解方法与极限学习机相结合,构建瓦斯涌出量的小波-极限学习机时变预测模型。首先,通过小波包分解重构将瓦斯涌出量时变序列分解成高、低频率不同的分量,然后采用极限学习机对小波包分解重构后的时间序列进行预测,再叠加预测值,得到最终的预测结果。以山西天池煤矿某工作面瓦斯涌出量监测时序样本为例,为体现模型的优越性,设置2个对照模型,即小波-BP模型和未经小波处理的极限学习机模型。结果表明:该模型预测相对误差为0.4
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