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煤与瓦斯突出前兆的非线性预测及支持向量机识别研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research of Non-Linear Prediction and Identification Omen of Coal and Gas Outburst by Support Vector Machines
【作者】 陈祖云;
【导师】 杨胜强;
【学位授予单位】 中国矿业大学;
【学科专业名称】 安全技术及工程
【学位年度】 2009
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国矿业大学
【网络出版投稿时间】 2009-10-20
【关键词】 煤与瓦斯突出; 支持向量机; 混沌; Lyapunov指数; 模式识别;
【英文关键词】 coal and gas outburst; support vector machines; chaos; lyapunov exponent; pattern recognition;
【中文摘要】 煤矿瓦斯监测监控系统已基本成形,但是缺乏对事态发展发生的前期预警功能。本文利用煤矿瓦斯监控系统监测的瓦斯浓度数据信息来研究煤与瓦斯突出的发生、发展及其动力学等非线性特征,以及基于支持向量机的煤与瓦斯突出及非突出的预测。主要创新性成果体现在如下几个方面: 1)分别从能量和动量守恒的角度,建立了煤与瓦斯突出的尖点突变模型,得出了突出的突变机理和发生条件,从而为煤与瓦斯突出灾害预测与防止提供了新的理论依据。 2)分析了煤巷掘进工作面瓦斯涌出量的影响因素。理论和监测表明:工作面瓦斯涌出量动态,与工作面前方的突出危险性存在着较好的一致性,突出前工作面瓦斯涌出量变化异常;而非突出时瓦斯浓度比较均匀且较小。指出了工作面瓦斯涌出量动态特征是一项较好的非接触式预测指标,具有不占用作业时间、不施工预测钻孔,能连续动态预测的优势,能弥补现在的瓦斯监测监控系统不能预测煤与瓦斯突出的缺陷。 3)运用混沌动力学理论,研究了突出发生前与不发生突出的对比混沌运动特征。计算了煤巷掘进工作面瓦斯涌出量的Hurst指数,其Hurst指数都小于0.5,表明具有更强的突变性。采用复自相关函数法计算了相空间的延...
【英文摘要】 The coal mine monitoring gas system has been established in lots of coal mines, but it is lack the early warning function to forecast coal and gas outburst. In this paper it is to study the development, dynamics, and other non-linear characteristics of the coal and gas outburst occurred by the coal mine monitoring gas system to monitor the gas concentration data, as well as to predict coal and gas outburst based on support vector machines. The main innovation results are as follows: 1) Not only ...
【更新日期】 2009-10-27

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