小波-极限学习机：瓦斯涌出量预测新方法

"本文介绍了将小波包分解与极限学习机(ELM)相结合的方法在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用。通过对时变序列进行小波包分解，将瓦斯涌出量序列拆分为不同频率的分量，然后利用极限学习机对分解后的序列进行预测，最后将各分量的预测结果叠加，得到最终的瓦斯涌出量预测值。通过对比实验，该模型的预测精度和泛化能力优于传统的小波-BP神经网络模型和未经过小波处理的极限学习机模型，为瓦斯涌出量的预测提供了新的有效手段。" 在煤矿安全生产中，准确预测瓦斯涌出量是至关重要的，因为它直接关系到煤矿的安全运营和人员的生命安全。然而，预测过程中往往面临变量获取困难、数据复杂度高等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了小波-极限学习机时变预测模型。小波包分解作为一种信号处理技术，能够有效地提取时变序列中的高频和低频信息，降低数据的复杂性，有助于揭示瓦斯涌出量变化的内在规律。 极限学习机，作为快速且高效的机器学习算法，能够在训练过程中快速收敛，减少过拟合风险。当结合小波包分解后，ELM能够更精准地学习和理解瓦斯涌出量序列的特征，从而提高预测准确性。在实验部分，研究人员选取了山西天池煤矿的实际监测数据，对比了小波-ELM模型、小波-BP模型和原始ELM模型的预测效果。结果显示，小波-ELM模型的平均相对误差最低，表明其在预测瓦斯涌出量时具有更高的精度和稳定性。 此外，实验还证明，小波包分解不仅能够帮助识别瓦斯涌出量的短期波动和长期趋势，而且能够减少预测模型对异常值的敏感性，增强了模型的泛化能力。因此，这种结合小波分析和极限学习机的方法为解决复杂时间序列预测问题，特别是对于煤矿瓦斯涌出量的预测，提供了一种有效的新途径，对煤矿安全管理和预防瓦斯事故具有实际意义。