基于P CA和P SO-ELM的煤与瓦斯突出软测量研究.pdf

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1、第27卷第l2期传感技术学报Vo1．27No．122014年l2月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSDec．2014ResearchontheSoftSensorofCoalandGasOutburstBasedonPCAandPSO．ELMHua，ⅣGXinrui，ⅣGZhijun。，ⅣGYuhong，Naiwei，Yaosong(1．SchoolofElectricalandControlEngineering，LiaoningTechnicalUniversity，HuludaoLiaoning12

2、5105，China；2．SchoolofInnovation，LiaoningTechnicalUniversity，FuxinLiaoning123000，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemsofloweficiencyandaccuracyofthecoalandgasoutburstprediction，inthepaper，primarycomponentanalysis(PCA)combinedwithimprovedextremelearningmachine(PSO-ELM)met

3、hodforpredictionofthecoalandgasoutburstisproposed．Accordingtoacoalminegeologydynamicdivisionmethod，prominentinfluencedrelevantdataisacquiredbythebasicworkofdivisionsofactivefaultsandrockmassstresscalculation．Throughtheprimarycomponentanalyzemethodtoreducethedimensionoftheo

4、riginaldata，eliminatethelinearcorrelationvolume．Usingparticleswarmoptimization(PSO)tooptimizetheinputweightsandhiddenlayerthresholdofextremelearningmachine(ELM)，establishPSO-ELMpredictionmodel，treattheextractiveprincipalcomponentsastheinputofthepredictionmodel，theoutbursti

5、ntensityofcoalandgasasthemodeloutput．Theresultsshowthatthemethodhashi【ghaccuracyoftheprediction，simplificationofthemodelstructureandstronggeneralizationperformance．Keywords：coalandgasoutburst；soft-sensor；principlecomponentanalysis；particleswarmoptimization；extremelearningm

6、achineEEACC：7230doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2014．12．023基于PCA和PSO—ELM的煤与瓦斯突出软测量研究冰付华，王馨蕊，王志军，王雨虹，屠乃威，徐耀松(1．辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105；2．辽宁工程技术大学创新学院，辽宁阜新123000)摘要：针对煤与瓦斯突出预测效率和准确率不高这一问题，提出将主成分分析(PCA)法与改进的极端学习机(PSO．ELM)相结合的方法对煤与瓦斯突出进行预测。根据某煤矿地质动力区划方法，在划分活动断裂，岩体应力计算等工作基础上

7、获取影响突出的相关数据；通过主成分分析法对原始数据进行降维处理，消除变量间的线性相关性；利用粒子群算法(PSO)对极端学习机(ELM)的输人权值和隐层阈值进行优化，建立PSO—ELM预测模型，将提取的主成分作为该模型的输入，煤与瓦斯突出强度作为模型输出。实验结果表明，该方法的预测精度高、结构简化，具有较强的泛化性能力强。关键词：煤与瓦斯突出；软测量；主成分分析；粒子群优化算法；极端学习机中图分类号：TP39；TP183；TP212文献标识码：A文章编号：1004-1699(2014)12-1710一O6煤与瓦斯突出是发生在煤矿井下的特殊动力

8、现科学技术相结合，根据煤矿历史数据进行数学驱动象¨。能在较短时间内向采场空间或巷道喷出大建模。迄今为止，国内诸多专家学者运用数学方法量的碎煤和瓦斯，可埋藏矿工，摧毁巷道设施，造成