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。     

基于蚁群神经网络的煤矿瓦斯预测模型

为了提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度和预测速度,用蚁群算法和神经网络相结合的方法进行预测模型设计。选择瓦斯涌出的重要影响因素,建立其神经网络的预测模型。以网络的均方误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,实现BP网络的权值优化,并用优化好的BP网络进行瓦斯涌出预测。仿真结果表明,该方法具有较高的拟合预测精度。     

基于改进D-S证据理论的煤矿通风机故障诊断

为了提高煤矿通风机故障诊断的准确性,提出了一种基于改进证据理论信息融合的故障诊断方法。针对强冲突证据之间的合成问题,通过引入相容系数的概念,充分考虑证据间的相容性和冲突性,建立了一种新的证据权重的确定方法。在对原始证据进行修正后,由D-S证据理论合成规则进行融合决策。仿真结果表明,该方法可以有效识别出煤矿通风机的故障类型,且能避免误诊现象。