煤与瓦斯突出预测模型仿真研究.pdf

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1、第33卷第9期计算机仿真2016年9月文章编号：l006—9348(2016)09—0435—05煤与瓦斯突出预测模型仿真研究杨荣明1，陈长华2，李海霞3(1．辽宁工程技术大学矿业学院，辽宁阜新，123000；2．辽宁工程技术大学矿业技术学院，辽宁葫芦岛，125105；3．辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛，125105)摘要：准确性是煤与瓦斯突出(简称突出)预测研究中的一个关键性问题。根据突出的非线性和动态变化特征，在突出预测中引入混沌理论，将相空间重构理论与小波神经网络相结合，建立了煤与瓦斯突出预测模型。通过相空间重构，把一维

2、突出电磁辐射强度时间序列拓展为多维序列，得到多维序列包含着各态历经的信息，从而挖掘出了丰富的突出变化空间的信息，有利于小波神经网络的训练。利用建立好的小波神经网络模型，对突出预测问题进行了建模、训练和预测。运用MATLAB仿真软件对提出的改进预测模型进行试验验证，结果表明改进预测模型具有更高的准确度、可靠性。关键词：煤与瓦斯突出；混沌理论；相空间重构；小波神经网络；预测模型中图分类号：TP39l文献标识码：BTheSimlllationResearchofPredictionModelinCoalandGasoutburstYANGRong—

3、min91，CHENChang—hua2，LIHai—xia3(1．MiningCollege，LiaoningTechnicalUniversi‘y，FuxinLiaoningl23000，China；2．MiningEngineeringCollege，LiaoningTechnicalUniVersity，HuludaoLiaoning125105，China；3．ElectricalandControlEn矛neering，LiaoningTechnicalUniVersity，HuludaoLiaoningl25l05，China)

4、ABSTRACT：Accuracyisakeyproblemofpredictionresearchincoalandgasoutburst(referredtoastheoutburst)．Accordingtothenon—linear，dyn啪iccharacteristicsoftheoutburst，thechaostheorywasintroducedintooutburst，andthephasereconstlllctionandwaveletneuralnetworkmodelwerecombinedtoestablisht

5、hepredic“ngmodelofoutburst．Basedonthephasereconstmction，thetimeseriesofoutburstwasexpendedtomultivariatetimeseries，in—cludingtheergodici—b姗ation，sothatmoreabundantinf0丌nationcanbefoundinfavorofwaveletneuralnetworktraining．Themodel，inte铲atingthephasereconstmc“onandwaVeletneu

6、ralnet、vork，canworkwellinthemodeles—tablishing，tminingandforecasting．Inthispaper，weusedMATLABsimulationsoftwaretovalidatethemodel，andtheresultsshowthattheoutburstpI℃dictingmodelhashigheraccuracyandreliability．KEYWoRDS：CoaJandgadoutburst；Chaostheory；Phasespacereconstmction；W

7、aveletneuralnetwork；Forecas—tingmodel1引言煤与瓦斯突出是煤矿井下一种极其复杂的动力现象，严重威胁煤矿的安全生产¨。，不仅对作业人员的人身安全构成威胁，还严重制约着煤矿经济效益的提高。2。3。。近年来，随着煤矿采掘深度和强度的增加，矿井瓦斯压力和地应力也在不断增大，煤与瓦斯突出事故呈现增多的态势。41。随着矿井采掘深度的增加，突出灾害发生的频度和强度也随即增加，这对我国煤矿产业的健康发展造成重大威胁”o。因此，加强煤与瓦斯突出预防技术的研究对矿井安全生产能力的提升具有重要意义。收稿日期：2015—10—28

8、修回日期：2叭5—12一08目前，有些专家和学者将新兴起预测的算法如模糊数学、神经网络算法(NNA)、遗传算法(GA)、支持向量机算法(sVM)等应用到煤与瓦斯突出