多元非线性瓦斯涌出量组合预测模型构建及应用
需积分: 0 135 浏览量
更新于2024-09-02
收藏 203KB PDF 举报
"多元非线性瓦斯涌出量组合预测方法"
在煤矿安全生产中,瓦斯涌出量的预测是一项至关重要的任务,因为它直接影响到矿工的生命安全和矿山的经济效益。传统的预测方法,如一元线性模型,往往存在信息来源局限性和建模形式过于敏感的问题,无法准确反映复杂地下环境中的瓦斯涌出动态。为了解决这些问题,研究人员提出了一种多元非线性瓦斯涌出量的组合预测方法,该方法结合了诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子。
IOWGA算子是一种综合处理多个信息源的权重平均方法,它考虑了各信息源的重要性,通过权重的有序分配,使得预测结果更具有代表性。在瓦斯涌出量的预测中,这种方法可以有效地融合不同来源的数据,包括历史数据、地质条件、开采活动等多种因素,以构建一个更全面、更适应非线性关系的预测模型。
在构建多元非线性瓦斯涌出量组合预测模型时,研究者可能采用了MGM(1, n)模型(灰色模型)和BP神经网络这两种技术。MGM(1, n)模型是一种灰色系统理论中的预测模型,它能够处理不完全信息系统的数据,对非线性趋势有一定的适应性。而BP神经网络则是一种基于反向传播算法的人工神经网络,能够在大量数据中学习并建立复杂的非线性关系。
通过IOWGA算子将这两种模型进行有效组合,可以充分利用各自的优势,提高预测的精度和稳定性。工程实例表明,这种组合预测模型不仅预测精度高,而且数据可信度良好,预测效果理想,因此特别适用于煤矿的安全生产预测,可以帮助管理人员提前预防瓦斯事故,制定有效的安全措施。
此外,关键词“瓦斯涌出量”、“MGM(1, n)”、“BP网络”、“IOWGA算子”和“多元非线性”、“组合预测”揭示了本文的研究焦点和方法论。这些关键词表明,该研究深入探讨了瓦斯涌出预测的复杂性,提出了新的解决方案,为矿井安全提供了理论支持和技术工具。
多元非线性瓦斯涌出量组合预测方法是通过集成多种预测技术,特别是利用IOWGA算子来克服传统预测模型的不足,提高了预测的准确性和可靠性。这种方法的应用对于提升我国煤矿的安全管理水平,降低瓦斯事故风险具有重要的实践意义。
2021-07-10 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-09-25 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2024-01-13 上传
weixin_38623366
- 粉丝: 4
- 资源: 931
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践