基于Isomap+SVR的瓦斯浓度预测方法

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基于Isomap+SVR的瓦斯浓度预测方法
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基金项目:国家自然科学基金资助项目(51774135);煤矿安全开采技术湖南省重点实验室开放基金资助项目(201304);湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室开放基金资助项目(E21701);湖南省高等学校科学研究优秀青年资助项目(14B058);湖南省普通高等学校教学改革研究资助项目(2017-237)

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对煤矿关键测点的瓦斯浓度进行科学且准确的预测,是防范瓦斯灾害的关键.为了从瓦斯监测监控系统实时采集的煤矿安全环境数据中分析和挖掘瓦斯浓度信息,从而进行关键测点的瓦斯浓度预测,本文采用等度量映射算法(Isomap)结合支持向量回归算法(SVR)来预测瓦斯浓度.该方法首先通过Isomap算法将非线性的高维煤矿井下安全环境数据进行维数约减,然后利用SVR算法进行回归预测.通过实验分析与对比,该方法行之有效,与多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)方法相比,在预测精度上有一定的优势,且在瓦斯波动异常情况下,鲁棒性更强.

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吴海波*,施式亮,念其锋.基于Isomap+SVR的瓦斯浓度预测方法[J].矿业工程研究,2019,(2):51-54

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在线发布日期: 2019-07-14

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