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基于流形學(xué)習(xí)算法和支持向量機(jī)的礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)研究
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資料類別
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化工建筑畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專業(yè))
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安全工程 |
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關(guān)鍵詞
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瓦斯涌出量|流形學(xué)習(xí)算法 |
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適用年級(jí)
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研究生 |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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20 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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caj |
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文件大小
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1290K |
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發(fā)布時(shí)間
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2014-08-12 10:30:00 |
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kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
基于流形學(xué)習(xí)算法和支持向量機(jī)的礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)研究（碩士學(xué)位論文），共73頁(yè)。
摘 要
煤炭工業(yè)是一個(gè)危險(xiǎn)性極高的行業(yè)，在生產(chǎn)過(guò)程中伴隨著透水、塌方、瓦斯等隱患，煤礦瓦斯災(zāi)害是造成礦山傷亡最為嚴(yán)重的事故之一，而礦井瓦斯涌出量又是影響礦井瓦斯災(zāi)害的重要因素之一。為了減少礦井瓦斯災(zāi)害的發(fā)生，本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外瓦斯涌出量預(yù)測(cè)研究的基礎(chǔ)上，提出了基于流形學(xué)習(xí)算法和支持向量機(jī)理論的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法，就瓦斯涌出量預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了研究。
本文從分析瓦斯涌出量入手，得出影響瓦斯涌出量的主要因素。以國(guó)內(nèi)某煤礦礦井瓦斯涌出量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，利用 Matlab 軟件作為模型建立平臺(tái)。利用流形學(xué)習(xí)算法對(duì)礦井瓦斯涌出量影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，彌補(bǔ)了支持向量機(jī)缺乏數(shù)據(jù)預(yù)處理的缺陷。采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、交叉驗(yàn)證對(duì)模型參數(shù)懲罰因子 c、核函數(shù)參數(shù)g 進(jìn)行尋優(yōu)，確定最佳參數(shù) c、g 組合。再利用支持向量回歸機(jī)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，建立瓦
斯涌出量預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了礦井瓦斯涌出量的精確預(yù)測(cè)。流形學(xué)習(xí)算法能夠挖掘數(shù)據(jù)的本質(zhì)結(jié)構(gòu)，簡(jiǎn)約數(shù)據(jù)，從而提高了支持向量機(jī)作回歸預(yù)測(cè)時(shí)的收斂速度和精度，充分發(fā)揮了支持向量機(jī)在學(xué)習(xí)精度和學(xué)習(xí)能力找到好的權(quán)衡的優(yōu)勢(shì)，使模型的泛化能力較好。
本文將基于流形學(xué)習(xí)算法和支持向量機(jī)理論的預(yù)測(cè)方法應(yīng)用于混合炸藥爆轟參數(shù)的預(yù)測(cè)，結(jié)果較為理想，證明了預(yù)測(cè)方法的適用性。
通過(guò)對(duì)礦井瓦斯涌出量及混合炸藥爆轟參數(shù)的預(yù)測(cè)的研究，結(jié)果表明：利用流形學(xué)習(xí)算法和支持向量機(jī)理論建立的礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，能夠快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)礦井瓦斯涌出量，模型精度較高、相關(guān)性較好，與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法相比，容錯(cuò)能力較強(qiáng)，精度較高。該模型能夠?yàn)楹笃谕咚褂砍隽刻峁﹨⒖家罁?jù)，同時(shí)對(duì)瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法研究有一定的指導(dǎo)意義。而且基于流形學(xué)習(xí)算法和支持向量機(jī)理論的預(yù)測(cè)方法適用性較強(qiáng)，具有
一定推廣和實(shí)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞：瓦斯涌出量；流形學(xué)習(xí)算法；支持向量理論；參數(shù)尋優(yōu)；混合炸藥
目錄
1 緒論 1
11 選題背景及意義 1
12 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 4
13 論文研究的主要內(nèi)容 7
2 礦井瓦斯涌出量影響因素的分析 9
21 概述 9
22 煤層瓦斯的賦存及含量 10
221 瓦斯的成因與賦存狀態(tài) 10
222 煤層瓦斯垂直分布帶及含量 10
23 影響煤層瓦斯含量因素 12
24 礦井瓦斯涌出量及其影響因素 14
241 瓦斯涌出量計(jì)算 14
242 影響瓦斯涌出量的因素 15
25 本章小結(jié) 17
3 支持向量機(jī)理論和流形學(xué)習(xí)算法 18
31 支持向量機(jī)理論 18
311 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論 19
312 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理 19
313 支持向量回歸機(jī)理論 20
32 流形學(xué)習(xí)算法 23
321 等距映射算法 24
322 局部線性映射算法 25
323 拉普拉斯特征映射算法 26
324 Hessian 局部線性映射算法 26
325 局部切空間排列算法 27
33 理論應(yīng)用 28
34 本章小結(jié) 31
4 礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型的建立 32
41 數(shù)據(jù)的采集及預(yù)處理 33
42 模型參數(shù)尋優(yōu) 34
421 交叉驗(yàn)證參數(shù)尋優(yōu) 34
422 遺傳算法參數(shù)尋優(yōu) 35
423 粒子群遺傳算法參數(shù)尋優(yōu) 36
43 支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn) 37
44 模型的測(cè)試與驗(yàn)證 38
5 實(shí)際礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)分析 39
51 LTSA-GA-SVM 瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型 40
52 LTSA-PSO-SVM 瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型 43
53 LTSA-CV-SVM 瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型 45
54 模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析 47
55 流形學(xué)習(xí)算法和支持向量機(jī)瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型 49
56 炸藥爆轟參數(shù)預(yù)測(cè)分析 50
561 混合炸藥爆速的預(yù)測(cè) 51
562 混合炸藥爆熱的預(yù)測(cè) 52
563 與混合炸藥爆速試驗(yàn)值對(duì)比 54
57 本章小結(jié) 54
6 結(jié)論與展望 56
61 結(jié)論 56
62 展望 57
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