FastICA-BA-ELM瓦斯涌出量预测：精度提升与非平稳特性展现

该研究论文聚焦于"基于FastICA-BA-ELM的瓦斯涌出量预测管理"这一主题，针对煤炭开采行业中的一个重要问题——如何实现对工作面绝对瓦斯涌出量的有效分析和精确预测。FastICA（快速独立成分分析）和BA-ELM（改进的极限向量机，其中BA指蝙蝠算法）是核心的技术手段。FastICA被用于瓦斯涌出量时变序列的多层深度分解，通过这种方式，能够提取出相互独立的多尺度特征，这些特征包含了影响瓦斯涌出量变化的重要信息。 BA-ELM模型随后被应用于对这些独立分量进行预测，这种组合策略使得模型能够更好地捕捉到数据之间的本质结构，揭示瓦斯涌出量的非平稳特性。研究者以屯兰矿12507回采工作面的实际瓦斯涌出量监测数据作为案例，实验结果显示，FastICA-BA-ELM模型具有很高的预测精度。平均相对误差仅为1.577%，平均绝对误差为0.1124立方米/分钟，均方根误差为0.1244立方米/分钟，这些指标远优于其他模型，显示出模型在稳定性和准确性方面的显著优势。 该研究对于煤矿瓦斯的完全管理具有重要的理论和技术支撑价值，因为它提供了一种有效的数据分析和预测工具，有助于降低风险，保障煤矿安全，并优化生产决策。作者刘畅和李冬嵬分别来自北京工业职业技术学院，他们的研究贡献对于煤炭行业的瓦斯管理实践具有实际应用意义。同时，论文符合煤炭工程领域的学术标准，被标注为TD712，文献类型为A，表明其研究方法严谨，结果具有较高的学术价值。