文献类型：期刊文章

作　　者：胡坤[1,2] 王素珍[2] 韩盛[3] 王爽[1]

机构地区：[1]安徽理工大学安徽省矿山机电装备协同中心,安徽淮南232001 [2]香港中文大学工程学院,香港999077 [3]香港大学电机电子工程系,香港999077

出　　处：《应用基础与工程科学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(41542002;51475001)

年　　份：2017

卷　　号：25

期　　号：5

起止页码：1048-1056

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：瓦斯涌出量是瓦斯防治与管理、矿井通风系统设计的重要基础数据,准确地预测瓦斯涌出量对于煤矿安全生产有着极其重要的指导意义与应用价值.但工作面瓦斯涌出规律复杂,在检测、数据采集过程中不可避免地会混入异常噪声,直接影响着瓦斯预测的准确性.本文采用l1正则化异常值隔离与回归方法(LOIRE)对煤矿回采工作面瓦斯涌出量及其相关影响因素的统计样本数据库进行计算分析,隔离样本的异常噪声干扰,利用教与学算法(TLBO)优化回归参数,建立了回采工作面瓦斯涌出量的优化预测模型,并对煤矿现场数据进行分析预测,结果表明3个回采工作面的瓦斯涌出量预测误差分别为3.04%、0.33%和2.36%,平均相对误差仅为2.36%.TLBO-LOIRE优化预测方法,预测准确性高,能够满足井下瓦斯防治的工程需要,对其它工程领域的数据预测同样适用.

关 键 词：瓦斯涌出量 预测  TLBO  LOIRE  参数优化

分 类 号：TD712.5]