基于Isomap+SVR的瓦斯浓度预测方法

• 作者: 吴海波 念其锋 施式亮
• 来源期刊: 矿业工程研究
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯灾害 瓦斯浓度 预测 Isomap SVR
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TD712
• 字数: 2454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13582/j.cnki.1674-5876.2019.02.009

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施式亮	湖南科技大学资源环境与安全工程学院	157	2144	25.0	40.0
2	吴海波	中南大学资源与安全工程学院	8	30	4.0	5.0
4	念其锋	湖南科技大学煤矿安全开采技术湖南省重点实验室	23	322	8.0	17.0