基于PSO-ELM-Boosting模型的底板破坏深度预测

为准确预测煤层底板采动破坏深度,在分析底板破坏深度主要影响因素的基础上确定评判指标;以经粒子群优化算法(PSO)优化输入权值和隐层阈值的极限学习机(ELM)为基预测器,以Boosting算法为集成学习框架,构建基于PSO-ELM-Boosting的底板破坏深度强预测模型;比较不同ELM隐层节点与基预测器个数组合对模型预测精度的影响,2次筛选确定二者的最优组合,并控制样本权值避免发生"权值扩充"现象;选取64组底板破坏深度实测数据为试验样本,对比分析PSO-ELM-Boosting模型与其他集成学习模型的预测准确率。结果表明:PSO-ELM-Boosting模型具有更好的平均绝对误差百分比(4.54%)、均方误差(0.429 2 m~2)和拟合优度(0.956 5),验证了PSOELM-Boosting模型的有效性。     

不均衡数据下的采空区煤自燃PCA-AdaBoost预测模型

为提高不均衡数据下采空区自然发火预测准确率,选取O_2浓度等作为指标,利用主成分分析法(PCA)提取指标的主成分,并将主成分作为自适应增强算法(AdaBoost)输入参数,发火情况作为AdaBoost算法输出参数,建立不均衡数据下采空区自然发火PCA-AdaBoost预测模型;以张家口宣东2号矿为例,选取20组实测数据作为训练样本,用于训练模型;利用受试者工作特征曲线下的面积进行评价预测效果;利用训练好的模型预测15组测试样本,并将结果与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)模型进行比较。结果表明:在不均衡数据集条件下,利用PCA提取的算例的3个主成分包含原始6个指标的86.831%信息,降低了指标相关性,实现了降维;温度和CH_4浓度对发火影响更大;所建模型的预测结果与实际情况吻合,其在预测精度和收敛速度方面优于PSO-SVM模型。     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。     

基于MIV-MA-KELM模型的岩爆烈度等级预测

为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法(MA)优化核极限学习机(KELM)参数,借助KELM拟合评判指标与岩爆烈度等级间的非线性映射关系;然后,利用平均影响值(MIV)方法以20%的调解率计算各指标影响权重,剔除低影响权重指标并反馈到MA-KELM模型中重新训练与测试;最后,选取巴玉隧道的68组数据进行试验,并用该模型预测秦岭隧道岩爆烈度等级。结果表明:预测结果与实际情况完全一致;MIV-MA-KELM模型能更合理地构建指标体系,有效避免局部最优解,提高岩爆烈度等级的预测准确率。     

基于解释结构模型的城乡结合部突发事件触发源研究

基于解释结构模型对城乡结合部突发事件触发因素进行分析,通过建立城乡结合部突发事件触发因素的关系结构模型,分析得到触发突发事件的表层影响因素、中层间接影响因素和深层根本影响因素。结果表明:人口因素是触发突发事件的深层根本因素,社会文化因素以及国家制度政策因素是中层影响因素,而土地因素、经济发展因素以及生态环境因素等是触发城乡结合部突发事件的表层因素。掌握这些因素,这在很大程度上会避免城乡结合部突发事件的发生,对政府的应急管理工作具有一定的参考价值。     

选煤厂毛煤仓仓顶除尘方案设计

以准能公司选煤厂毛煤仓仓顶为例,对其生产工艺系统和毛煤仓仓顶污染机理进行分析.基于此,采用气固两相流理论和数值模拟相结合的方法,分析了2种可行除尘方案的控尘机理,比较了各自的除尘效果.结果表明,毛煤仓顶皮带单独设置导料槽的除尘方式不能完全抑制粉尘逸出;若配合适当型号的除尘器,可在该处产生合理负压,有效控制粉尘逸出.该研究方法和手段可为选煤厂的粉尘治理提供理论和实践指导.     

矿井瓦斯安全监控和数据采集系统

介绍了矿井瓦斯安全监控和数据采集系统的基本组成部分、主要技术特点及实现方式。该系统采用了先进的集散式结构体系，其软件功能强，户界面友好，是适合煤矿应用的有效的安全保障系统     

基于RF-ELM模型的边坡稳定性预测研究

为实现对边坡稳定性的有效预测,将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,并依据影响边坡稳定性的六项重要因素,建立了边坡稳定性预测的RF-ELM预测模型。该模型是以极限学习机算法为基分类器,以旋转森林算法为框架的集成学习模型,利用UCI数据库中三组数据集验证了该集成模型确实提高了ELM的预测性能。将RF-ELM模型应用于边坡稳定性的预测问题中,结合39组工程实例数据进行预测实验,结果表明该模型具有较高的预测精度,可有效的对边坡稳定性进行预测。     

基于TF-熵权法的矿井通风系统可靠性可拓评价

为准确评价煤矿通风系统可靠性,提高可靠性评价的客观性与准确性,有效防止因通风系统故障而引起的煤矿安全事故,提出基于三角模糊数(TF)-熵权法的矿井通风系统可靠性可拓评价模型,首先利用德尔菲法从通风动力、通风网络等6个方面,选取29个评价指标确定矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后,通过三角模糊数与熵权法相结合的方式确定...     

矿井突水水源识别的RS-LSSVM模型

为了对矿井突水水源进行准确、高效的判别,综合考虑水化学特征,选取Ca~(2+),Mg~(2+),K~++Na~+,HCO-3,SO2-4,Cl~-和总硬度7个指标的质量浓度(mg/L)作为矿井突水水源的最初判别指标。利用粗糙集(RS)理论的属性约简来筛选水化学特征指标,用以作为水源识别的核心判别指标,建立基于RS的矿井突水水源识别的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型。选用约简处理后的13组煤矿数据对模型进行训练,再用训练好的模型对另外12组突水数据进行水源判别,并与未进行属性约简的LSSVM模型及Fisher判别分析法、随机森林方法进行对比。结果表明,利用属性约简方法可以很好地排除原始数据中的冗余信息干扰,因而能有效判别矿井突水水源,使矿井突水水源模型的误判率降低至0;而且指标约简过程可以降低LSSVM运算的复杂度,也能够提高判别效率。