Advertisement

基于ARIMA-GM模型的煤矿采掘面瓦斯涌出量预测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
本研究提出了一种结合ARIMA与GM模型的方法，用于精确预测煤矿采掘作业中的瓦斯涌出量，以增强矿井安全。 为了精确预测煤矿采掘工作面的瓦斯动态涌出过程，本段落基于时间序列数据建立了灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型（ARIMA）来分别预测瓦斯浓度，并利用方差倒数法得到的ARIMA-GM组合预测模型进一步提高预测精度。最后根据预测结果进行预警分析。以鑫顺煤矿15101掘进工作面为例的应用表明，相较于单一模型，该组合预测方法在准确度和拟合效果方面表现更佳。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于ARIMA-GM模型的煤矿采掘面瓦斯涌出量预测
    优质
    本研究提出了一种结合ARIMA与GM模型的方法，用于精确预测煤矿采掘作业中的瓦斯涌出量，以增强矿井安全。 为了精确预测煤矿采掘工作面的瓦斯动态涌出过程，本段落基于时间序列数据建立了灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型（ARIMA）来分别预测瓦斯浓度，并利用方差倒数法得到的ARIMA-GM组合预测模型进一步提高预测精度。最后根据预测结果进行预警分析。以鑫顺煤矿15101掘进工作面为例的应用表明，相较于单一模型，该组合预测方法在准确度和拟合效果方面表现更佳。
     
  • 基于PSO-Adam优化的GRU煤矿瓦斯浓度预测模型
    优质
    本研究提出了一种结合PSO-Adam优化算法与GRU神经网络的模型，有效提升煤矿瓦斯浓度预测精度，为矿井安全提供科学依据。 煤矿瓦斯浓度的精准预测对于矿井的安全至关重要。为此，我们提出了一种基于门控循环单元（GRU）的工作面瓦斯浓度预测模型。该方法首先使用邻近均值法对数据中的缺失值与异常值进行填充，并通过MinMaxScaler技术实现实验数据的归一化处理；随后利用粒子群算法和Adam算法优化了GRU的超参数，构建了一个名为PSO-Adam-GRU的工作面瓦斯浓度预测模型。基于崔家沟煤矿的实际生产监测数据对该模型进行了训练与验证。评估标准包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）以及运行时间等指标，并将该方法的预测结果与其他两种常用神经网络——BPNN和LSTM进行对比分析。 实验结果显示，PSO-Adam-GRU模型相较于其他两个模型具有更高的精度与稳定性。在瓦斯浓度预测过程中，通过使用PSO-Adam-GRU模型能够显著降低平均绝对误差（MAE）至0.058，并将均方根误差（RMSE）降至0.005。 综上所述，基于PSO-Adam-GRU的瓦斯浓度预测方法及其参数优化策略可以有效地对煤矿工作面中的瓦斯浓度进行准确且稳定的预测。该模型在处理时间序列数据时表现出色，并为矿井的安全管理提供了有价值的参考依据。
     
  • 基于蚁群算法改进SVM的瓦斯涌出量预测
    优质
    本研究提出一种改进的支持向量机(SVM)方法，通过引入蚁群优化算法来调整SVM参数，旨在提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确性与可靠性。 为了提高瓦斯涌出量预测的准确性和模型泛化能力,本段落提出了一种基于蚁群算法（ACO）优化支持向量机（SVM）参数的方法。在建立SVM预测模型时，确定了各个参数可能取值的区间，在这一范围内利用蚁群优化算法来寻找这些参数的最佳组合。通过采用最优配置参数构建瓦斯涌出量预测模型后发现：未进行优化前的SVM方法存在个别较大的预测误差，最大误差为8.11%，平均误差则为4.68%；经过ACO优化后的SVM显著提升了其预测性能，其中最大误差降至4.37%，而平均误差也降低至2.89%，这表明所提出的这种改进策略是有效的和可行的。
     
  • 基于PSO-LSSVM的煤体瓦斯渗透率预测模型
    优质
    本文提出了一种基于粒子群优化算法与最小二乘支持向量机结合的方法（PSO-LSSVM），用于建立煤层瓦斯渗透率预测模型，以提高煤矿安全和效率。 根据众多关于煤体渗透率的研究成果，总结出影响其变化的三个主要因素分别是有效应力、温度以及瓦斯压力。本段落采用粒子群优化算法（PSO）来选择最小二乘支持向量机（LSSVM）的最佳参数设置，并以这三项因素加上抗压强度作为输入变量，将渗透率设定为目标输出值，构建了煤体瓦斯渗透率的预测模型——即PSO-LSSVM模型。通过25组数据进行实验对比发现，在与BP神经网络和支持向量机这两种方法相比较时，该PSO-LSSVM模型在拟合实际数值方面表现更佳，并且误差也更为微小。实验证明了利用此PSO-LSSVM预测模型能够基于有效应力、温度和瓦斯压力这三个因素对渗透率进行较为精确的预估。
     
  • 基于BP神经网络的煤矿瓦斯浓度预测模型的设计与仿真
    优质
    本研究设计并仿真了一个基于BP（反向传播）神经网络的模型，用于预测煤矿中的瓦斯浓度。该模型能够有效提升煤矿安全管理水平，减少事故风险。 基于对影响煤矿瓦斯浓度的非线性因素分析，我们运用BP算法建立了预测模型。该模型能够将各种复杂因素进行非线性的映射处理，并且可以有效地预测煤矿中的瓦斯浓度变化情况。通过MATLAB仿真实验验证了此方法的有效性和实用性，证明其具有较高的预测精度、较快的速度以及良好的预测效果等优点。
     
  • 煤矿瓦斯安全监测预警中关联分析数据挖掘的应用
    优质
    本研究聚焦于煤矿瓦斯安全领域，探索并应用先进的数据分析技术进行监测与预警。通过深入挖掘和关联分析大量历史及实时数据，旨在建立一套高效、准确的安全监控系统，以预防事故，保障矿工的生命财产安全。 目前煤矿安全监控系统在数据综合分析及处理方面存在不足,许多井下瓦斯异常情况无法自动识别。本段落介绍了数据挖掘的概念、关联分析以及两种核心算法——Apriori算法和FPgrowth算法，随后结合煤矿的特点设计了一种基于这两种算法的煤矿瓦斯监测数据的关联分析模型。该模型利用云模型将连续型数据转换为定性数据，并从大量的监测数据中发掘出有价值的关联规则。通过实验对煤矿瓦斯监控系统的实际运行数据进行了分析并得出了相关结论，这种方法有助于提高煤矿瓦斯安全监测预警能力和安全管理的整体水平。
     
  • 基于单片机的煤矿瓦斯监测警报系统
    优质
    本项目设计了一套基于单片机技术的煤矿瓦斯监测警报系统，能够实时检测矿井内的瓦斯浓度，并在超过安全阈值时自动发出警报，确保作业人员的安全。 随着经济的快速进步，煤炭生产的需求也日益增加。然而，在煤矿的实际运营过程中频繁发生的矿难事故促使国家和社会更加重视矿山安全问题。其中，由瓦斯爆炸引发的安全事件占据了很大比例，因此及时检测并报警瓦斯参数以及采取相应的控制措施变得尤为重要。本段落提出了一种利用PIC单片机来实现井下瓦斯监测和警报功能的系统，并在概述整体结构与实施方法的基础上，重点分析了瓦斯传感器的工作原理及其采样技术。
     
  • LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的设计与应用
    优质
    本文介绍了基于LSTM（长短期记忆网络）的煤矿瓦斯预测预警系统的开发和应用，通过深度学习技术提高瓦斯浓度预测准确性，保障矿山安全生产。 本段落针对煤矿瓦斯浓度预测问题进行了研究。以亭南煤矿正常生产期间302工作面的监测数据为背景，采用深度学习技术中的LSTM（长短时记忆网络）建立了瓦斯预测模型，并设计了基于LSTM的煤矿瓦斯预测预警系统。 研究表明，LSTM网络在处理时间序列数据方面具有较强的能力，能够实现信息长期依赖并自动挖掘数据间的潜在关联关系。通过采集正常生产期间的瓦斯监测数据作为训练样本，在深度学习框架TensorFlow中进行算法仿真，并研究了不同时间步长、网络深度下以及多信息融合对LSTM模型性能的影响。 实验结果表明，在1000条测试数据集上，该预测模型取得了3.61%的平均相对偏差。这说明基于LSTM的瓦斯浓度预测模型具有较高的准确度和较强的泛化能力。 在系统设计阶段，遵循适应性、易用性和可扩展性的原则，并采用Spring、SpringMVC和Hibernate框架进行了开发。部署时将训练好的LSTM瓦斯预测模型置于TensorFlow Serving服务器中对外提供服务，实现了煤矿瓦斯预警系统的构建。该系统提高了煤炭企业的安全生产管理水平，在实际应用中有一定的实用价值。
     
  • 关于煤层瓦斯含量预测的模糊神经网络研究.pptx
    优质
    本研究探讨了利用模糊神经网络技术对煤层瓦斯含量进行预测的方法。通过结合模糊逻辑与人工神经网络的优势，旨在提高瓦斯含量预测的准确性和可靠性，为煤矿安全生产提供科学依据。 基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测研究探讨了如何利用模糊神经网络技术来提高对煤层瓦斯含量的预测精度，为煤矿安全提供了重要的技术支持。该研究通过结合模糊理论与人工神经网络的优点，建立了一种新的预测模型，并对其进行了实验验证和分析，结果显示此方法在实际应用中具有较高的准确性和可靠性。
     
  • 基于灰色GM(1,1)模型的煤炭需求预测分析
    优质
    本文采用灰色GM(1,1)模型对煤炭需求进行预测分析，通过建立数学模型，探讨影响煤炭需求的关键因素，并对未来趋势做出科学预判。 基于2010年至2016年我国煤炭需求消费总量的数据基础，应用灰色系统理论建立了GM(1,1)模型，并预测了2017至2019年间我国的煤炭需求量。分析结果显示该模型具有较高的精确度和可信度，为保障国家能源安全、制定能源发展战略提供了科学依据。