ANFIS煤体瓦斯渗透率预测模型:一种高效方法
131 浏览量
更新于2024-09-02
1
收藏 275KB PDF 举报
"该研究探讨了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的煤体瓦斯渗透率预测模型,旨在提高对井下瓦斯浓度变动的预警能力。通过对比ANFIS模型与BP神经网络模型和支持向量机(SVM)模型的预测效果,证明了ANFIS模型在预测速度、精度和收敛性上的优越性。"
在煤矿安全生产中,瓦斯渗透率是关键的参数之一,它直接影响到矿井通风和瓦斯治理的效果。煤体瓦斯渗透率的准确预测能够帮助预防瓦斯事故,确保井下作业人员的安全。传统的预测方法可能由于复杂性和不确定性而存在局限,因此,研究人员引入了结合神经网络和模糊推理系统的ANFIS模型。
ANFIS模型利用神经网络的自适应学习能力,能快速调整权重和阈值以适应不断变化的环境条件。同时,模糊推理系统则可以处理不精确或模糊的信息,将专家的经验知识转化为规则,进一步提高了预测的准确性。在本研究中,ANFIS模型被用于预测有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度等因素对煤体瓦斯渗透率的影响。
实验数据显示,ANFIS模型的收敛速度快,预测值与实际测量值高度吻合。与BP神经网络模型相比,ANFIS在误差精度方面表现更优,训练过程更快,而且具有更好的收敛性。另一方面,与支持向量机模型相比较,ANFIS模型同样在预测性能上占据优势。
BP神经网络虽然在许多领域中广泛应用,但在处理非线性问题时可能存在收敛速度慢和局部极小值的问题。相比之下,ANFIS模型的模糊逻辑部分有助于处理非线性和不确定性,使其在瓦斯渗透率预测中表现更佳。SVM模型在处理小样本数据时表现出色,但在大数据集和复杂关系预测时可能会变得复杂且计算量大,而ANFIS则在这些方面显示出了更高的效率。
基于ANFIS的煤体瓦斯渗透率预测模型提供了一种有效且精确的方法,能够在实时预警和煤矿安全管理系统中发挥重要作用。通过优化输入参数,该模型可以进一步提升预测的精确度,从而为矿井瓦斯治理提供科学依据,降低瓦斯事故的风险。未来的研究可以考虑将更多影响因素纳入模型,以提高预测的全面性和可靠性。
2021-09-09 上传
2021-09-25 上传
2021-05-06 上传
2021-08-09 上传
2021-05-19 上传
2021-05-06 上传
2022-12-28 上传
2023-04-06 上传
点击了解资源详情
weixin_38744803
- 粉丝: 3
- 资源: 964
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集