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基于智能信息处理的煤与瓦斯突出的预警预测研究     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】 Study on Pre-warning and Prediction of Coal and Gas Outburst Based on Intelligent Information System
【作者】 柴艳莉;
【导师】 钱建生;
【学位授予单位】 中国矿业大学;
【学科专业名称】 通信与信息系统
【学位年度】 2011
【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】 2012-03-07
【基金】 National Nature Science Fund;
【关键词】 综合致因论; 粒子群神经网络; 模糊神经网络; 支持向量回归;
【英文关键词】 Comprehensive causation; PSO; FNN; Support Vector Machine Regression;
【中文摘要】 近年来,煤与瓦斯突出事故频发,尤其是在一些自动化程度相当高的矿井甚至是低瓦斯矿井也开始出现突出事故,突出事故已然成为煤炭行业可持续发展的制约因素。如何更加精确地对煤与瓦斯突出进行预测预警成为亟需解决的重要问题。论文以国家自然科学基金为依托,以煤矿具体项目为实际研究背景,对煤与瓦斯突出的预测预警进行了深入研究。本文的研究工作主要包括以下四个方面: (1)综合了煤与瓦斯突出事故的预警预测理论模型。对比分析了国内外煤与瓦斯突出机理的各类假说和煤与瓦斯突出预测技术的研究现状,基于智能信息处理对煤与瓦斯突出预测预警进行了深入研究。 (2)建立了粒子群优化神经网络的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型。针对基于BP神经网络的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型存在收敛速度慢、极易陷入局部极值等问题,结合了粒子群优化算法极强的全局搜索能力和BP算法快速的局部搜索能力,提出了结合粒子群优化算法与BP神经网络算法的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型。实验表明,该预测模型与基于BP神经网络的预测相比,在收敛速度和泛化能力上均有很大提高。 (3)建立了基于粒子群优化的PSO-SVM的瓦斯时间序列突出预测模型,对瓦斯浓度时间...
【英文摘要】 This paper analyzes the warning and prediction theory model based on comprehensive causation. Various hypotheses based on gas geological theory thought that coal and gas outburst is the result of joint action of crustal stress, gas pressure and coal body structure. It only gave explanation to the phenomenon, but could not work out unified and complete outburst theory. This paper establishes warning and prediction theory of serious coal and gas accident through the revelation of its causation chain and compl...
【更新日期】 2012-03-20

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