自适应增强优化的瓦斯涌出量预测模型_中国煤炭行业知识服务平台

自适应增强优化的瓦斯涌出量预测模型

作者

杨超周文铮刘雨竹
单位

合肥工业大学电气与自动化工程学院辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
摘要

为提升回采工作面瓦斯涌出量的预测能力，提出一种基于门控循环单元（gate recurrent unit,GRU）预测模型，利用瓦斯涌出相关影响因素对瓦斯涌出量进行预测。对麻雀搜索算法的初始化过程加以改进，采用改进后的麻雀算法对影响GRU预测模型的超参数进行优化，提高瓦斯涌出量的预测精度；利用Ada Boost算法的自适应增强能力，构建自适应增强优化的瓦斯涌出量预测模型（ISSA-GRU-AdaBoost模型），并通过核主成分分析提取预测指标特征，提升预测的快速性。将所建模型与PSO-ELM模型、QPSO-LSTM模型、PSO-BP模型，以及SSA-SVM模型进行对比实验，结果表明ISSA-GRU-AdaBoost预测模型的预测精度最高。
关键词

瓦斯涌出量预测模型门控循环单元麻雀搜索算法AdaBoost算法自适应增强优化
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金项目（51974151；71771111）；
文章目录

0 引言
1 增强优化的门控循环单元预测模型
1.1 门控循环单元预测模型
1.2 GRU-Ada Boost强预测模型
2 瓦斯涌出量预测模型参数优化
2.1 改进的麻雀搜索算法
2.2 ISSA算法性能测试
3 瓦斯涌出量预测模型的建立
3.1 瓦斯涌出量影响因素预处理方法
3.2 ISSA-GRU-Ada Boost预测模型的构建
4 实验分析
4.1 瓦斯涌出量预测结果
4.2 误差对比
(1）自适应增强优化前后性能对比
(2）瓦斯涌出量预测模型的误差对比
5 结论