EKF-ENN融合算法提升瓦斯涌出量预测精度

在"第34卷第9期辽宁工程技术大学学报（自然科学版）2015年9月"的文章《EKF-ENN算法在瓦斯涌出量预测中的应用》中，研究人员针对瓦斯涌出量这一复杂且受到多重因素影响的问题，提出了结合扩展卡尔曼滤波（EKF）算法与Elman神经网络（ENN）的创新预测方法。瓦斯涌出量的预测是矿井安全管理的关键环节，传统的预测方法往往难以准确捕捉其非线性特性。 EKF滤波器作为一种有效的动态系统估计工具，被用于实时优化Elman神经网络的权重和阈值，从而实现全局寻优。这种耦合算法构建了一个绝对瓦斯涌出量预测模型，它能够充分利用矿井的历史监测数据，提供更为精确和可靠的预测结果。通过实验验证，该模型的预测性能优越，预测平均相对误差仅为1.67%，平均相对变动值ARV更是低至0.000 768 1，显示出极高的预测精度和良好的泛化能力。 Elman神经网络作为动态反馈网络的一种，其自我学习和适应性强，与EKF相结合后，能更好地处理瓦斯涌出量的动态变化，提高预测的稳定性。相比于其他预测模型，EKF优化后的Elman神经网络模型具有显著的优势，对于复杂且不断变化的瓦斯涌出环境，这无疑是一项重要的技术创新。 这项研究不仅提升了瓦斯涌出量预测的准确性，也为煤矿安全管理和灾害预防提供了科学依据。未来，这种方法有望在更多的工业领域，特别是在那些涉及复杂动态系统的预测任务中得到广泛应用。