基于RS GA ELM的矿井瓦斯涌出量预测

为了对煤矿井下瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进极限学习机相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,充分利用极限学习机训练速度快、具有良好泛化性能的特点,并结合遗传算法选择最优的输入权值矩阵和隐含层偏差,避免随机产生所造成的误差。利用编写程序确定隐含层神经元个数,比依靠经验更为准确。在实际应用中选取煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层间距、工作面日产量五个因素作为预测的影响参数。研究结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5687 1%,最小相对误差为0,平均相对误差为2582 7%,相比改进前的预测模型具有更强的泛化能力和更高的预测精度。