【摘 要】
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为有效挖掘煤矿瓦斯涌出量数据的非线性特征,及时消除煤矿瓦斯安全风险,降低瓦斯灾害的发生概率,建立了以极限学习机算法为核心的煤矿瓦斯涌出量预测模型。同时,为验证其鲁棒
【机 构】
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沁和能源集团有限公司,沁和能源集团有限公司永安煤矿,煤科集团沈阳研究院有限公司,煤矿安全技术国家重点实验室
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为有效挖掘煤矿瓦斯涌出量数据的非线性特征,及时消除煤矿瓦斯安全风险,降低瓦斯灾害的发生概率,建立了以极限学习机算法为核心的煤矿瓦斯涌出量预测模型。同时,为验证其鲁棒性及优越性,引入BP神经网络模型进行对比分析。研究结果表明,基于ELM的煤矿瓦斯涌出量预测模型能够对煤矿瓦斯涌出量数据特征进行良好的描述,且各项对比指标均优于BP神经网络模型,为煤矿瓦斯涌出量预测研究提供了新的方法。
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