基于PSO-SVM的矿井瓦斯突出预测模型对比研究

本文主要探讨了基于支持向量机（SVM）的煤与瓦斯突出预测模型在矿井安全领域的应用。作者王建针对晋城煤业集团寺河煤矿二号井的实际情况，深入分析了影响煤与瓦斯突出的关键因素。他首先构建了两个预测模型，分别是基于粒子群优化算法（PSO）的支持向量机模型和基于遗传算法（GA）的支持向量机模型，这两个算法在优化决策边界和寻找最优解方面具有优势。 通过对这两种模型进行实例验证，结果显示PSO-SVM模型在处理小样本数据时表现出了显著的优势。它不仅能够准确地预测煤与瓦斯突出的程度，而且综合预测的结果更为精确。特别是在处理矿井内煤与瓦斯突出这类复杂问题时，PSO-SVM模型展现出了强大的适应性和通用性，即使面对有限的数据也能提供可靠的预测结果。 研究中还采用了其他方法进行对比，如单项和综合指标、BP神经网络以及PSO-SVM模型和GA-SVM模型，这些都用来评估不同模型在预测煤与瓦斯突出方面的效果。结果证实了PSO-SVM模型在预测准确性和稳定性上的领先地位。 该研究的重要意义在于，它提供了一种实用且有效的工具，可以帮助矿井管理者提前识别潜在的突出风险，从而采取预防措施，保障矿工安全，减少事故发生的可能性。同时，这也展示了支持向量机在矿业工程中的潜力，尤其是在处理数据量较小但又需要高精度预测的复杂问题时。该研究成果对于提升我国煤矿开采过程中的安全管理具有重要的实践价值。