IGSA-ELM模型：一种快速预测回采工作面瓦斯涌出量的新方法

"基于IGSA-ELM模型的回采工作面瓦斯涌出量预测" 在煤矿安全生产中，预测回采工作面的瓦斯涌出量是一项至关重要的任务，因为这直接影响到煤矿的安全水平和生产效率。传统的预测方法往往存在预测时间过长和预测精度不足的问题，这使得对瓦斯涌出量的有效控制变得困难。为了解决这些问题，研究人员提出了一种创新的预测模型——基于IGSA（Improved Gravitational Search Algorithm）优化的ELM（Extreme Learning Machine）神经网络模型。 IGSA是万有引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm, GSA）的一种改进版本，它结合了优选策略和粒子群优化（PSO）中的记忆和信息交换特性。这种优化算法可以更有效地搜索神经网络的最优结构，特别是对于ELM神经网络的隐含层节点数的选择，这是一个关键的超参数。通过IGSA的优化，可以找到最佳的节点数量，从而提高模型的预测性能。 在构建预测模型的过程中，研究者运用了自相关系数法来筛选出影响回采工作面瓦斯涌出量的主要因素。这种方法通过对历史数据的分析，确定了8个关键影响因子，这些因子可能包括工作面的开采深度、通风条件、煤层的透气性等。利用这些因素，IGSA-ELM模型能够更准确地捕捉到瓦斯涌出量的变化规律。 在实例分析中，该模型与PSO-ELM神经网络、ACC-ENN（自适应一致性神经网络）和GSA-ELM神经网络进行了比较。结果显示，IGSA-ELM模型的预测精度分别比其他三种模型提高了310%、60%和31%，显著提升了预测的准确性。这意味着，基于IGSA-ELM模型的预测方法能够在更短的时间内提供更精确的瓦斯涌出量预测，这对于预防瓦斯事故和保障煤矿安全具有重大意义。 这项研究通过集成IGSA的优化能力和ELM神经网络的高效学习特性，开发出一种新型的预测工具，解决了传统方法的局限性，为煤矿行业的瓦斯涌出量预测提供了有力的技术支持。这一模型的应用有助于提前预警潜在的瓦斯风险，确保煤矿的安全生产，并可能推动未来在更多复杂工况下的应用。