多元非线性瓦斯涌出量组合预测模型构建及应用

"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。