【摘 要】
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为研究采煤工作面瓦斯涌出的时间序列预测方法,针对采煤工作面瓦斯涌出的非线性和非平稳性,基于经验模态分解(EMD)和Elman神经网络的基本原理,建立采煤工作面瓦斯涌出时间序
【机 构】
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湖南科技大学能源与安全工程学院,煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南科技大学计算机科学与工程学院,
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为研究采煤工作面瓦斯涌出的时间序列预测方法,针对采煤工作面瓦斯涌出的非线性和非平稳性,基于经验模态分解(EMD)和Elman神经网络的基本原理,建立采煤工作面瓦斯涌出时间序列预测的EMD-Elman方法。首先对采煤工作面瓦斯涌出时序数据进行经验模态分解获得多个本征模态函数(IMF),然后对每个IMF分别建立Elman预测模型,最后将各IMF预测值相加获得预测结果。研究结果表明:应用该方法对某矿2344号工作面绝对瓦斯涌出量预测的相对误差为-0.83%～1.00%,平均绝对相对误差为0.22%;EMD-Elman方法可有效显示采煤工作面瓦斯涌出的波动性、周期性和趋势性等非线性特性,并且能降低瓦斯涌出非平稳性对预测结果的影响,具有较高的预测精度。
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