【摘 要】
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为快速、准确预测回采工作面瓦斯涌出量,基于投影降维思想,建立一种遗传算法(GA)投影寻踪回归预测方法。选取煤层瓦斯原始含量、埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、工作面长度、
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,
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为快速、准确预测回采工作面瓦斯涌出量,基于投影降维思想,建立一种遗传算法(GA)投影寻踪回归预测方法。选取煤层瓦斯原始含量、埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、工作面长度、推进速度、采出率、临近层瓦斯含量、临近层厚度、临近层层间距、岩层岩性、开采深度作为评价因子,对某矿15个学习样本进行训练,建立GA投影寻踪回归预测模型。利用该矿3个实测样本对模型进行检验,并与主成分分析和BP神经网络方法结果进行对比。研究表明:利用GA投影寻踪回归预测回采工作面瓦斯涌出量,平均误差为3.43%,最大误差为5.7%,精度优于其他2种方法。
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