煤与瓦斯突出预警：果蝇优化算法的应用

"孙明,郑文翔,段晓博.果蝇模型在煤与瓦斯突出危险中的预警[J].辽宁工程技术大学学报:自然科学版,2015,34(3):315-318. doi:10.11956/j.issn.1008-0562.2015.03.006" 本文主要探讨了如何利用果蝇优化算法（FOA, Fruit Fly Optimization Algorithm）来提高煤与瓦斯突出的预测准确性，这是煤矿安全生产中的一个重要问题。研究人员通过线性回归模型选取了三个关键的控制指标：瓦斯压力、坚固性系数和破坏类型，这些指标对于预测煤层的突出危险性至关重要。线性回归是一种统计方法，用于分析和建立变量之间的线性关系，此处用于分析上述指标与煤与瓦斯突出可能性之间的关联。 接着，他们采用了残差分析模型构建了突出回归数据库，以进一步理解数据的内在模式和异常。残差分析是检查模型拟合度和预测能力的一种手段，通过对模型预测值与实际值的差值（即残差）进行分析，可以发现模型的不足之处，并可能改进预测模型。 为了更直观地展示数据分析结果，研究人员使用了三维火柴杆图，这种图形能够清晰地展示不同因素之间的相互作用和关系，有助于理解预测模型的工作原理。通过"个体嗅觉探测"和"群体视觉靠拢"的模拟策略，研究人员发展了一种评估方法，该方法能够区分煤与瓦斯突出的三种状态：安全型、危险型和突出型，从而为煤矿的安全管理提供决策支持。 文章中提到，通过煤与瓦斯突出危险评估指数对历史突出实例进行回代判别，预测结果与实际工程经验相吻合，显示出该方法具有较高的可信度和实用性。这意味着该果蝇优化算法在预测煤与瓦斯突出危险性方面表现出良好的性能，能够有效地提前预警，从而降低矿井事故的风险。 关键词涵盖了煤与瓦斯突出、突出危险性、线性回归、残差分析以及果蝇优化算法，强调了本文的研究领域和技术手段。中图分类号X936表明这属于矿山安全领域的研究，文献标志码A则表示这是一篇原创性的科研论文。 该研究将生物启发式算法（果蝇优化算法）应用于矿井安全领域，通过科学的方法提高了对煤与瓦斯突出这一重大灾害的预测能力，为煤矿安全提供了新的技术工具。