基于PSO算法优化的自组织竞争神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

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1、声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；

2、④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：导师签名：太原理工大学硕士研究生学位论文基于PSO算法优化的自组织竞争神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究IIIIIIllUHlllMII摘要Y239—5443煤炭是一种常规能源，它在我国社会生产活动中占有重要的地位，它占我国能源消费总量的三分之二以上，而且这种能源结构在未来三十年内不会有质的变化。然而煤与瓦斯突出却时刻威胁着矿井工人的生命安全和煤矿的安全生产，是矿井生产中最严

3、重的灾害之一，因此做好煤与瓦斯突出防治工作非常重要。根据《防止突出规定》中“四位一体”的防治方针，其中首先要解决的就是煤与瓦斯突出预测问题，这也是最重要的一步。做好煤与瓦斯突出预测工作，不仅能够保证井下人员的生命安全和煤矿的财产安全，保证煤矿的安全生产，而且能够提高煤矿的经济效益，保障我国的能源供应，为国民经济又好又快发展贡献力量。本文在总结了国内外突出灾害的发生情况、各种突出预测方法、分析了煤与瓦斯突出机理、发生的一般规律、影响因素的基础之上，指出了现有预测方法的不足，即不能运用单一指标和固定临界值的方法

4、来对煤与瓦斯突出进行预测。为了更好的解决煤与瓦斯突出预测问题，在深入学习自组织竞争网络及PSO算法的基本概念和算法原理的基础之上，分析了自组织竞争网络的优缺点，采用PSO算法对其进行优化。通过PSO算法对网络权值进行优化，使其能达到最佳的分类结果，从而提高了神经网络模型的稳定性。将优化之后的网络在MATLAB平台上运行，建立煤与瓦斯突出预测模型，将其运用到实际煤矿生产当中。本文选取沙曲矿作为研究对象，采用最大钻屑量(S)、煤屑解吸指标(K1)、煤的坚固性系数(f)、钻孔瓦斯涌出初速度(q)作为预测指标，将其

5、作为预测模型的输入。通过运算，输出结果与实际结果相同，说明运用该方法来预测煤与瓦斯突出是可行的。与传统预测方法相比，在保证安全和达到精度要求的前提下，采用该方法的预测结果可以有效的节约矿井的防突成本。由于煤与瓦斯突出机理的复杂性以及各个矿井的地质构造、瓦斯赋存和开采方式等情况的不同，各个因素与是否发生煤与瓦斯突出存在一种复杂的关系。本文所介绍的方法，不仅能够准确的预测煤与瓦斯突出，为煤与瓦斯突出的理论研究提供了一种新思路，而且也为矿井实际生产中治理煤与瓦斯突出提供了可以借鉴的方法。关键词：煤与瓦斯突出，自组

6、织竞争，PSO算法太原理工大学硕士研究生学位论文2太原理工大学硕士研究生学位论文THEAPPLlCATIONSTUDYOFSELF．ORGANIZINGCOMPETITIONNEURALNETWORKBASEDONPSOALGoRITHMINTHEPREDICTIONOFCOALANDMETHANEOUTBURSTABSTRACTAsaconventionalenergy,coal，whichoccupiesallimportantpositioninsocialproductionactivitiesin

7、ourcountry．amountstomorethantwothirdsofprimaryenergyconsumption．Andtheenergystructurewon’thaveaqualitativechangeinthefuture30years．However,thecoalandmethaneoutburstwhichiSoneofthemostseriOUSdisasters．alwaysthreattominesafetyofworkers’lifeandcoalproduction．

8、Soitisveryimportanttotakepreventivemeasuresforcoalandmethaneoutburst．Accordingto¨quatemity¨preventpolicyin"PreventOutstandingRegulation¨．coalandmethaneoutburstpredictioniSthefirstandmostimportantstep．Completi