限定记忆GM-RBF瓦斯涌出预测：解决样本过饱和问题提升准确性

在当前煤矿开采面临复杂瓦斯条件的背景下，瓦斯涌出量预测的准确性对于保障安全生产至关重要。传统的预测方法存在样本数据库过饱和的问题，影响了模型的更新能力和预测精度。针对这一挑战，本文提出了一种限定记忆的GM-RBF瓦斯涌出量预测模型，旨在解决数据过饱和现象并提升预测性能。 首先，限定记忆模式借鉴了灰色系统理论，该理论强调处理小样本和非结构化数据，通过累加生成操作减少数据的随机性和波动性，以便更好地挖掘和总结数据规律。灰色GM(1,N)预测模型利用1阶线性微分方程对数据进行处理，通过累积生成操作（AGO）生成新的序列，并用白化形式的微分方程描述系统的发展和驱动机制。 其次，GM-RBF（Gaussian Radial Basis Function）算法结合了神经网络的优势，能够处理非线性关系，但传统RBF网络容易受到数据噪声的影响。限定记忆策略在这里的应用，是通过固定预测所需的样本库容量，确保模型主要依赖于最新且时效性强的数据，从而降低对历史数据的过度依赖，减少预测的滞后性。 文章实例验证了在车集煤矿2612工作面的应用，结果显示，限定记忆下的多维GM-RBF模型在拟合瓦斯浓度变化趋势上表现出极佳的准确性，其拟合曲线的离散性较小，与实际监测结果更为接近。这表明该模型在瓦斯涌出量预测方面具有显著优势，有助于提升煤矿安全生产水平。 总结来说，本文提出的限定记忆GM-RBF瓦斯涌出量预测模型是一种有效的解决方案，它结合了灰色系统理论和神经网络的优势，通过优化模型容量设计，解决了数据过饱和问题，提高了瓦斯涌出量预测的精确性和实时性，对于煤矿安全管理和生产效率提升具有实际意义。