【摘 要】
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采煤工作面时间序列的瓦斯涌出量对于煤矿安全生产具有重要意义。针对瓦斯涌出量的非线性和不稳定性的特点,基于EMD和Elman神经网络基本原理,建立改进的EMD-Elman时间序列的
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采煤工作面时间序列的瓦斯涌出量对于煤矿安全生产具有重要意义。针对瓦斯涌出量的非线性和不稳定性的特点,基于EMD和Elman神经网络基本原理,建立改进的EMD-Elman时间序列的瓦斯涌出量预测方法,首先EMD分解提取瓦斯涌出量时间序列不同尺度信息,Elman对子模型进行预测,然后,通过加权融合,对加权结果进行PSO算法寻优处理,得出瓦斯涌出量预测结果,并对预测方法进行了应用研究,研究结果表明:工作面瓦斯涌出量预测结果吻合度为95.3%,均方误差为0.0025;改进的EMD-Elman瓦斯涌出预测方法,能够有效显示瓦斯涌出的不稳定性非线性特点,降低不稳定性对预测结果的影响,预测吻合度高达95.2%。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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