基于WPA-SFLA的瓦斯突出预测：非线性映射与动态优化

该研究论文《基于WPA-SFLA算法的瓦斯突出预测方法》主要探讨了在煤矿工作面瓦斯突出系统这一复杂且具有非线性特性的环境中，如何有效预测瓦斯突出的危险性。瓦斯突出是煤矿开采中的严重安全隐患，其预测对于保障人员安全和防止事故至关重要。 研究人员提出了一种创新的耦合方法，将狼群-蛙跳算法（WPA）与Elman神经网络（ENN）相结合，来处理瓦斯突出的非线性映射问题。狼群-蛙跳算法是一种模拟生物群体行为的优化算法，它模仿了狼群的狩猎策略和蛙跳的灵活性，能够在搜索空间中快速找到最优解。Elman神经网络则是一种时间序列预测模型，因其能够处理非线性关系和自回归特性而被广泛应用于各种预测问题。 论文的关键步骤包括利用预测残差方差比检验策略动态地选择训练样本集。这种方法允许模型在运行过程中不断调整，以适应变化的数据分布，提高了预测的准确性。通过对Elman网络的权值和阈值进行实时优化，研究人员构建了一个基于狼群-蛙跳算法的最优估计瓦斯突出预测模型。 通过结合矿井实际监测数据进行实例分析，研究结果显示，这种结合了动态训练样本和灵活网络结构的模型，具有良好的跟踪能力和快速收敛速度。这意味着该方法不仅能够有效地捕捉瓦斯突出的动态变化，而且在预测准确性上表现优秀，有助于提前预警潜在的瓦斯突出风险，从而为煤矿安全管理提供有力支持。 这篇论文为瓦斯突出的预测提供了一种新颖且实用的方法，对于提升煤矿开采过程中的安全性具有重要的理论和实践价值。通过将狼群-蛙跳算法与Elman神经网络的融合，该研究为解决煤矿领域内的复杂问题提供了新的思路和技术手段。