基于证据理论的煤矿瓦斯涌出组合预测

为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。     

基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。