HHT-CS-ELM动态预测模型在瓦斯涌出量预测中的应用

"基于HHT-CS-ELM的瓦斯涌出量时序预测" 本文主要探讨了一种新的瓦斯涌出量预测模型，该模型融合了希尔伯特-黄变换（HHT）、布谷鸟搜索算法（CS）以及极限学习机（ELM）的基本理论，以提高对非平稳时间序列的预测精度。在煤炭开采过程中，瓦斯涌出量的准确预测对于预防瓦斯动力灾害至关重要。由于井下环境的复杂性和动态变化，传统的预测方法往往难以捕捉到数据的深层信息。 希尔伯特-黄变换（HHT）是一种处理非线性和非平稳信号的有效工具。它包括经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析两部分。EMD将原始监测数据分解为多个本征模态函数（IMF）分量，这些分量分别对应于不同频率的特征。通过Hilbert变换，可以得到每个IMF分量的瞬时频率，进而区分高频和低频成分。根据这些频率特性，选择合适的预测模型对各个分量进行预测，最后将所有预测结果叠加，得到最终的瓦斯涌出量预测值。 布谷鸟搜索算法（CS）是一种优化算法，源自自然界中布谷鸟寻找巢穴的行为模式。在预测模型的训练过程中，CS算法能够全局搜索最优参数，以提升模型的泛化能力和预测性能。极限学习机（ELM）则是一种快速且高效的单隐藏层前馈神经网络训练方法，它的随机初始化和一次性学习特性使其在处理大量数据时具有高效率。 文章以汾西矿业集团某矿的瓦斯涌出量监测数据为例，进行仿真实验，结果显示，HHT方法能够显著降低数据复杂度，最小相对误差仅为0.144%，最大相对误差为0.388%，平均相对误差为0.281%，表明该模型具有较高的预测精度。这证明了HHT-CSELM模型在处理非平稳时间序列预测问题上的优势，尤其适用于煤矿瓦斯涌出量的动态预测，有助于提升矿井安全水平。 基于HHT的CS-ELM动态预测模型为瓦斯涌出量预测提供了一个新途径，通过深入挖掘监测数据的内在特征，提升了预测模型的准确性和适应性，对预防瓦斯动力灾害具有重要的实践意义。未来的研究可进一步探索该模型在不同条件和更大规模数据集中的应用效果，以及与其他预测方法的比较，以不断完善和优化瓦斯涌出量的预测技术。