SAPSO-ELM优化预测模型在瓦斯涌出量分源预测中的应用

"基于SAPSO-ELM的瓦斯涌出量分源预测及应用-论文" 本文探讨了在煤矿安全生产中一个关键问题——瓦斯涌出量的预测，旨在提升预测精度，以降低煤矿事故风险。文章指出，瓦斯涌出量受多种因素影响，包括开采层、邻近层和采空区的状态，这些因素之间存在复杂的多重相关性，使得预测工作变得困难。为了解决这个问题，作者提出了一种结合主成分分析法（PCA）和分源预测理论的新型预测模型，该模型利用SAPSO（模拟退火粒子群优化）对极限学习机（ELM）的参数进行优化。 主成分分析法是一种统计方法，用于降维处理高维度数据，能有效提取关键信息并减少冗余变量的影响。在瓦斯涌出量预测中，通过主成分分析，可以从开采层、邻近层和采空区的瓦斯涌出量数据中选取最重要的预测指标，简化模型结构，降低计算复杂度。 极限学习机（ELM）是一种快速的单隐藏层前馈神经网络，其特点是输入权重和隐含层节点的阈值是随机初始化的。然而，随机初始化可能导致预测精度不稳定。为了改善这一情况，作者引入了SAPSO算法，这是一种优化算法，能够全局搜索最优解，以优化ELM的输入权重和阈值，从而提高预测模型的精度和效率。 在实际应用中，作者将改进后的SAPSO-ELM模型应用于新疆某煤矿的回采工作面，使用该矿的瓦斯涌出量和影响因素数据进行训练，然后用训练好的模型预测陕西某煤矿的瓦斯涌出量。结果显示，SAPSO-ELM模型的平均相对误差为3.45%，而原始ELM模型的平均相对误差为8.81%。这表明，SAPSO-ELM模型在预测精度上显著优于原始ELM模型，且预测效率也有所提高。 论文的研究成果表明，采用分源预测理论和主成分分析法相结合的方法，能够有效地处理瓦斯涌出量预测中的多重相关性问题，降低模型复杂性。同时，SAPSO优化的ELM模型为实现瓦斯涌出量的快速、精确预测提供了新途径，对于预防瓦斯事故，保障煤矿安全高效开采具有重要的实践意义。这一研究为煤炭行业的安全管理提供了新的理论和技术支持，有助于推动煤矿安全技术的发展。