基于BP和RBFNN的神经网络算法在瓦斯预测中的应用及比较

煤与瓦斯突出是目前导致井下事故的直接原因，及时准确地预测瓦斯突出情况，对于保障井下安全生产有着十分重要地意义。神经网络有良好地自学习和自感应能力。文中将BP算法和基于径向基函数的递归正交最小二乘算法应用于瓦斯预测中，同时比较了两种算法的优点及缺点。仿真测试结果表明，径向基函数神经网络在瓦斯预测中有着更好的实用性。     

基于泛平均运算的矿井瓦斯浓度组合预测模型

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于不等权泛平均运算模型,研究瓦斯浓度时间序列组合预测的方法,提出一种新的矿井瓦斯浓度组合预测模型,并证明最优组合预测模型是其特例。采用自回归(AR)模型和径向基函数(RBF)神经网络预测模型作为组合预测模型的单项预测模型;以遗传算法和最小二乘法确定新组合预测模型的参数,实现瓦斯浓度预测单项模型的最优组合。试验分析表明:新模型在平方和误差、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方百分比误差等评价指标上,均取得比自回归模型、径向基函数神经网络模型和最优组合预测模型更低的误差。     

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。     

基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测

为更准确预测煤与瓦斯突出强度,在组合算法和径向基函数(RBF)神经网络的基础上,建立变权重RBF组合模型。首先,选取最具代表性的3种单项模型:BP神经网络、支持向量回归机(SVR)、免疫遗传算法(IGA),分别建模后对样本序列进行预测,并重构预测结果数据。以重构后的预测序列为输入层,突出强度为输出层,对变权重RBF组合模型进行训练,获得各单项模型的动态权值,从而建立动态变权重RBF组合模型,最后对突出强度进行预测。结果表明:变权重RBF组合模型预测结果的平均相对误差为2.621 2%,优于各单项模型、定权重组合模型以及数据不重构组合模型。     

基于SKPCA与NEAT算法的煤与瓦斯突出危险性预测

针对煤与瓦斯突出预测精度不足的问题,为了减少突出灾害的危害,提出了基于稀疏核主成分分析法(SKPCA)与增强拓扑神经进化算法(NEAT)的煤与瓦斯突出危险性预测方法.通过核主成分分析法对突出非线性数据进行降维,然后对主成分数据进行稀疏化,减少原始数据中不重要元素对降维后主成分的影响.搭建增强拓扑神经进化网络(NEAT)预测模型,采用进化算法同时优化神经网络的权值和拓扑结构,得到最佳神经网络预测模型.将处理后的主成分数据输入模型预测突出危险指数,结果表明,该方法危险等级预测准确度达到98％,SKPCA-NEAT模型在煤与瓦斯突出预测上相比PCA和BP神经网络具有优势.     

基于HHT方法的矿井瓦斯体积分数预测

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征;通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测。实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度。     

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。     

基于灰色遗传神经网络法的矿井瓦斯涌出量预测

矿井瓦斯突出的发生是一个非线性系统在时空演化过程中的灾变行为,影响突出的各个基本因素与突出危险性之间存在复杂的非线性映射关系.对于处理这样的非线性时空演变问题,传统的数学方法是有局限性的.为了更好地预测矿井瓦斯涌出量,将灰色理论引入到预测精度高的遗传神经网络,使灰色理论和遗传神经网络有机结合起来,以神经网络理论为基础,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,并用其建立瓦斯涌出量的预测新模型.在实验室测试数据的基础上,建立遗传神经网络训练和检验样本集,并且将检验结果分别与标准BP神经网络的预测结果进行比较.     

矿井煤与瓦斯突出事故应急救援能力评估模型

为降低煤矿井下煤与瓦斯突出事故中的人员伤亡和财产损失,提高突出事故中的应急救援能力,提出一种麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出事故应急救援能力评估模型。首先,依据相关文献与研究报告构建包括应急预防能力、应急准备能力、应急响应能力和恢复善后能力在内的4项一级指标,其中包括18项二级指标,并以各指标的得分数据作为模型训练数据集;然后,利用网络层次分析法(ANP)与熵权法(EWM)分别确定各评估指标在相互影响下的主客观权重,通过拉格朗日函数将各权重融合得到最优权重,运用SSA算法优化SVM的径向基核参数g和惩罚因子C,将最优权重计算得出的结果作为SSA-SVM模型的输入,期望值作为输出进行线性回归预测;最后,以河北省某矿为例,将SSA-SVM模型与传统SVM、粒子群优化算法(PSO)优化SVM、鲸鱼优化算法(WOA)优化SVM 3种不同模型的预测结果分别与期望值作对比分析。结果表明：SSA-SVM模型的预测结果与实际相符,平均绝对误差相较于其他模型分别下降8.04%、5.15%、4.82%,证明所建模型的优越性,可将其应用于矿山企业实际矿井煤与瓦斯突出事故应急救援能...     

改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。     

河湖水环境问题及管理和治理模式

本文首先介绍了我国当前的河湖水环境现状,分析了我国水资源存在的一系列问题,主要问题包括水体污染和富营养化;河湖面积严重萎缩,河湖水的功能逐渐退化;难以降解的有机污染物污染量加大。有针对性地提出了改善我国河湖水环境的管理以及治理模式,进一步落实了保护河湖水环境工作,加强水资源周围生态环境的文明建设,实现河湖水环境的可持续发展。     

氯与光气的危害及防治

1979年9月7日13时55分,浙江某电化厂液氯工段在充装氯时,一液氯钢瓶突然爆炸,大量液氯气化,巨大蘑菇状黄绿色气柱冲天而起,高达40余米。其间夹杂瓦砾、铜瓶碎片在空中横飞。一块重725公斤的钢瓶封头飞至85米外的居民院中,砸死一位老太太。另一块重1公斤的钢瓶碎片飞至830米外的地方。有两个液氯钢瓶各重1750公斤,被气浪冲至数十米外的荷花池内和盐仓内。几只液氯钢瓶被钢片击穿,液氯储槽也被击穿,全部厂房倒塌,当     

造修船中爆炸事故的控制技术探讨

船舶行业中,造修船不仅是集资金、技术、劳动力的密集性行业,同时又是我们国家目前较高危险的行业之一,各类事故经常发生。特别是生产过程中的火灾与爆炸事故,往往带来的是不可预计的后果,事故性质都非常恶劣。经过调查研究发现,18～30岁阶段的年轻人是事故发生的高发人群,生产组织单位就这一问题展开应对,从而达到以人为本,安全生产的方针。火灾爆炸事故的发生不仅会给企业和职工带来了严重危害,给国家和人民的生命财产造成损失,同时又在社会上产生相当大的负面影响,因此本文对造修船过程中的火灾与爆炸作了分析,了解火灾爆炸事故的原理,掌握事故发生的规律,企业如何在技术上和管理上发挥其应有的职责,就如何控制与减少造修船中的火灾爆炸事故的发生,提高应对措施。     

英国和丹麦安全生产立法及监察的启示和思考

国家安全生产监管总局赴英国、丹麦组织安全生产法律法规标准化考察团针对英国、丹麦和国际劳工组织的职业安全健康立法、执法和监察等方面进行了座谈和交流。作为发达国家,英国和丹麦的职业安全健康绩效在全球处于领先地位,主要介绍了英国职业健康安全组织机构和职责、健康安全法律法规制修订程序、健康安全法律法规体系和立法执法及监察经验,以及丹麦职业安全健康组织机构、安全健康法律法规体系和安全健康监察经验。以此为基础,在关于法律原则和定位方面、法律法规落实、落实企业的安全生产主体责任和监察人员履行监察职责、基于风险的分级监察和建立企业安全生产诚信评级系统等五方面提出对我国安全生产立法及监察工作的启示和思考。     

接地、接零与漏触电保护装置

对目前在电气安全方面广泛应用的保护接地和保护接零技术进行了分析,指出其各自的局限性与特点,重点讨论了漏触电保护装置的工作原理,并就其在实际中的应用进行了阐述。     

行人和疏散动力学研究现状及进展

行人和疏散动力学的研究在步行设施的设计,人群的安全疏散,城市规划及计算机疏散软件开发等方面具有重要意义.对国内外的研究现状进行了评述,对研究内容、研究方法进行了分类,对研究成果及应用进行了总结,同时指出了目前研究中存在的问题,对这一领域中研究发展提出了建议.