| 基于KPCA-GA-BP的煤矿瓦斯爆炸风险模式识别 |
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| 引用本文： | 温廷新,孔祥博.基于KPCA-GA-BP的煤矿瓦斯爆炸风险模式识别[J].安全与环境学报,2021,21(1):19-26. |
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| 作者姓名： | 温廷新 孔祥博 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学系统工程研究所,辽宁葫芦岛125105 |
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| 摘 要： | 为了能够准确识别煤矿开采中瓦斯爆炸事故的风险类别,以提升对瓦斯爆炸事故的应急防范能力,提出了一种高效准确的风险识别模型.考虑到瓦斯爆炸涉及特征指标之间并非单纯的线性关系,采取核主成分提取方法(KPCA)对涉及的煤层瓦斯含量、瓦斯涌出量、风量供需比等19种特征指标进行属性约简,从而消除信息重叠,并使用遗传算法(GA)对BP神经网络的权值和阈值进行全局寻优,避免了过拟合状况的出现,在降低模型预测损失值的同时提高模型运算准确率.采用KPCA-GA-BP模型对83组实例数据进行分析,选取其中62组数据进行训练,其余21组数据进行测试.预测结果中20组风险等级分类正确且用时较短,识别准确率为95.24％,表明模型对瓦斯爆炸灾害风险等级具有高识别精度和高效率.
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| 关 键 词： | 安全工程 瓦斯爆炸 风险 主成分 遗传算法 神经网络 |
Risk pattern recognition of the coal mine gas explosion based on the KPCA-GA-BP |
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| WEN Ting-xin,KONG Xiang-bo.Risk pattern recognition of the coal mine gas explosion based on the KPCA-GA-BP[J].Journal of Safety and Environment,2021,21(1):19-26. |
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| Authors: | WEN Ting-xin KONG Xiang-bo |
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