基于EMD-SVM的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法研究

该篇论文主要探讨了在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的新方法，即利用EMD（经验模态分解）技术结合SVM（支持向量机）模型进行建模。传统的瓦斯涌出量预测通常依赖历史数据，而这篇研究引入了EMD，一种能够将复杂信号分解为多个内在固有模态成分的方法。通过对瓦斯涌出量历史数据进行EMD分解，得到其固有模态函数（IMF分量），然后针对每个固有模态，作者分别运用SVM进行拟合和外推预测。这种方法的关键在于，固有模态的提取能够捕捉数据的非线性特征，而SVM则以其强大的分类和回归能力来对每个模态的预测进行优化。 与常规的SVM方法相比，使用EMD显著提高了预测精度，因为固有模态的分解能够更精确地反映瓦斯涌出量的时间域特性。论文通过实例分析展示了这种方法在实际监测中的高效性和准确性，给出了与实际监测数据高度吻合的预测结果。这一研究强调了样本数据自适应性质在预测模型中的重要性，使得预测结果更为可靠。 论文的核心贡献在于提出了一种基于EMD和SVM的创新预测策略，它不仅提升了预测的精度，还展示了如何有效地利用数据的内在结构来构建更有效的模型。这为保障采煤工作面瓦斯涌出量的精准预测提供了一种新的理论和技术基础，对于保障矿井安全、优化生产过程具有重要的实践意义。