深部煤层瓦斯含量的差值GM-RBF预测模型及其应用

基于灰熵理论和RBF神经网络理论,提出了一种改进的灰色神经网络深部煤层瓦斯含量预测模型。该模型首先利用灰熵关联度确定影响深部煤层瓦斯含量的主控因素,构建多个GM预测模型进行精度分析,寻求最优的灰色预测模块对分析系统进行一次预测,再利用灰色模型白化微分方程解序列相邻两元素分别与相应期望值作差,构建一个差值序列作为RBF神经网络输出对分析系统进行二次预测,得到的差序列预测结果的差值即为深部煤层瓦斯含量的预测值,从而构建了基于差值GM-RBF神经网络组合模型的深部煤层瓦斯含量预测体系。实际应用表明:差值GM-RBF神经网络组合模型的精度评价指标MAE、MAPE、RMSE、RRMSE分别为0.233 1、3.25%、0.2778、4.04%,远优于单一灰色、RBF模型;与传统GM-RBF组合模型相比,MAE和MAPE分别减小了23.8%和22.1%,RMSE和RRMSE分别减小了20.5%和17%。由此可见,以差值结合法将最优灰色模块与RBF神经网络有效结合起来的瓦斯含量预测体系增强了模型的泛化能力和数据利用率,精度更高,稳定性更好,能够满足深部煤层瓦斯含量准确预测的要求,为深部煤与瓦斯安全高效开采提供依据。