导读:本文包含了突出预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:突出预测指标,叁率法,敏感性,钻屑瓦斯解吸指标K_1
突出预测论文文献综述
解鹏雁[1]（2019）在《王庄煤矿煤与瓦斯突出预测指标敏感性分析》一文中研究指出煤与瓦斯突出预测指标的敏感性分析对矿井瓦斯治理工作意义重大。在分析钻屑量、钻屑瓦斯解吸指标等突出预测指标的基础上,结合现场煤巷掘进,跟踪考察突出预测参数,采用叁率法综合确定王庄煤矿3号煤层突出预测敏感指标。结果表明,煤钻屑瓦斯解吸指标K_1的预测准确率和预测不突出准确率分别为80%、98.9%,比煤钻屑瓦斯解吸Δh_2和钻屑量指标S的敏感度大,钻屑瓦斯解吸指标K_1值可作为王庄煤矿的突出预测敏感指标。(本文来源于《煤》期刊2019年12期）
孙肖琦,郑欣[2]（2019）在《工作面煤与瓦斯突出预测方法综述》一文中研究指出针对工作面煤与瓦斯突出预测方法的研究现状,介绍了接触性预测和非接触性预测2类方法。通过对2类方法的原理以及实际应用的效果进行论述与分析,总结了各自的优势与不足:接触性预测方法测量方法简单,但工作量大、准确性较低;非接触性预测实现了连续动态监测、预测准确性较高,但部分理论不够完善、设备不能满足现场需求,仍需继续深入研究。结合了2类方法的优点及技术现状,提出了工作面煤与瓦斯突出预测方法的未来发展的趋势。(本文来源于《煤炭技术》期刊2019年10期）
隆能增,袁梅,敖选俊,李鑫灵,张平[3]（2019）在《基于LLE-FOA-BP模型的煤与瓦斯突出强度预测》一文中研究指出针对目前煤与瓦斯突出强度预测精度低、稳定性差及训练速度慢等问题,提出了一种基于局部线性嵌入法-果蝇优化算法-BP神经网络(LLE-FOA-BP)模型的煤与瓦斯突出强度预测方法。借助LLE算法的非线性数据特征提取优势,提取煤与瓦斯突出影响因素原始数据的本质特征,形成重构有效因子,降低数据间的冗余信息及噪声;利用FOA算法较强的全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值,避免陷入局部极小,提高参数寻优效率;将重构有效因子输入优化后的BP神经网络进行训练,实现煤与瓦斯突出强度快速、准确预测。测试结果表明,LLE-FOA-BP模型的平均相对误差为8.06%,相对误差的方差为3.69,经过24次迭代训练就达到10~(-8)的训练精度,能够在保证预测精度的基础上,提高鲁棒性和学习效率。(本文来源于《工矿自动化》期刊2019年10期）
李跃华,赵科,蒋恒[4]（2019）在《煤矿局部突出预测敏感指标实验研究》一文中研究指出为研究大众煤矿局部突出敏感指标及其临界值,在大众煤矿二_1煤层取2个煤样,处理后分为干燥煤样和湿煤样。研究结果表明:在相同压力条件下,煤样的甲烷解吸量随着平衡压力的升高而增大,干燥煤样的初始解吸量和极限解吸量均比湿煤样大,初始解吸速度也比湿煤样快;钻屑解吸指标Δh_2和K_1随着平衡压力的升高而增大,而且干燥煤样的钻屑解吸指标Δh_2和K_1均比湿煤样要大。研究有效指导了大众煤矿的局部突出危险性预测。(本文来源于《能源与环保》期刊2019年09期）
王子健,程五一[5]（2019）在《煤与瓦斯突出区域预测瓦斯地质方法的可靠性预计》一文中研究指出为定量评估煤与瓦斯突出区域预测瓦斯地质方法的可靠性,在假设预测模型正确的基础上,采用测量不确定度定量描述预测指标的不确定性,结合可靠性理论提出煤与瓦斯突出区域预测的可靠性预计方法,并将预测指标不确定度增大,以探究指标不确定度的波动对于预测结果可靠性的影响。结果表明,当预测指标不确定度增大时,造成预测结果的可靠度降低,为确保预测方法保持在可靠度较高的水平,应保证获取的指标数据的稳定性。(本文来源于《煤矿安全》期刊2019年09期）
唐一举[6]（2019）在《基于FOA优化的GRNN煤与瓦斯突出预测研究》一文中研究指出为了准确可靠地预测煤与瓦斯突出现象,本文在GRNN预测的基础上提出一种新的预测方法,利用FOA的全局寻优能力实现GRNN网络的spread参数值优化,避免GRNN的参数选取对预测精确性的影响,以此建立FOA-GRNN模型来对矿井煤与瓦斯突出进行预测。应用该模型对实测的历史数据进行判断,预测结果与实际情况相符,预测精度及泛化能力与广义回归神经网络相比有大幅度改善。(本文来源于《内蒙古煤炭经济》期刊2019年17期）
邓华易[7]（2019）在《隧道大断面揭煤突出危险性预测指标研究》一文中研究指出公路隧道穿越煤系地层时,如何快速准确测定煤层突出危险性是保障隧道安全施工的前提,其中煤层突出危险性预测指标的选取是关键。以华蓥山隧道K6煤层为工程实例,隧道在大断面开挖应力扰动及放炮震动情况下,采用理论分析、现场测试及实验室数据分析的方式,对煤层瓦斯含量和瓦斯压力进行了对比分析,确定了瓦斯含量比瓦斯压力更具有敏感性,选取瓦斯含量作为突出预测指标更加准确、合理。为下一步隧道内同一组煤层的揭煤防突提供了理论指导。(本文来源于《煤炭技术》期刊2019年09期）
姜波,李明,程国玺,李凤丽[8]（2019）在《矿井构造预测及其在瓦斯突出评价中的意义》一文中研究指出矿井构造是制约煤炭生产的最重要因素之一,不仅直接影响到煤矿生产效率,同时对矿井瓦斯突出和突水等严重威胁煤矿安全生产的地质灾害具有重要的控制作用。因此矿井构造预测与评价不仅是煤矿生产中亟待解决的实际问题,也是一个重要的科学难题。本文较为系统地评述了我国矿井构造预测以及矿井构造对瓦斯赋存与突出的控制作用的研究现状,并以阳泉矿区新景矿为例阐释了依据区域地质背景-矿井构造-煤体变形特征-构造煤发育及其瓦斯特性进行瓦斯赋存与突出预测的研究思路、内容与技术方法。研究表明,20世纪80年代以前矿井构造研究以定性评价和预测为主;20世纪90年代至21世纪初,矿井构造预测从定性的描述到定量评价取得了实质性的进展,但近年进展较为缓慢,指出基于地质实际的数理方法、地球物理探测和计算机技术的多源信息融合预测理论与方法是矿井构造定量预测和评价重要发展方向;分别从断裂、褶皱和层滑构造等方面阐释了瓦斯赋存与突出的构造控制的研究现状,指出目前多限于某些特定因素或静态的分析,而以矿井构造预测为基础,深入剖析矿井构造控制下的不同类型构造煤的发育、演化及分布规律,揭示不同类型构造煤的瓦斯地质特征是瓦斯突出预测的发展趋势;新景矿的实例剖析表明,EW向与NNE—NE向褶皱迭加复合独具特色的矿井构造对构造煤发育和瓦斯赋存具有关键控制作用,揭示了瓦斯非均质性分布的构造动力学机制。(本文来源于《煤炭学报》期刊2019年08期）
付华,梁漪[9]（2019）在《多层DAE协同LSSVM的瓦斯突出预测模型》一文中研究指出为准确预测瓦斯突出,提出多层去噪自编码器(Multi-layer DAE)搭载最小二乘支持向量机(LSSVM)的瓦斯突出预测模型。多层DAE网络提取瓦斯突出原始数据的有效特征,并链接LSSVM进行突出分类。因突出影响因子边界存在一定的模糊性,从时间角度考虑将其分为动、静态影响因子,并依此对多层DAE网络按照交叉熵规则设计新的代价函数。利用收集的100组真实样本数据,多次实验确定最稳定的模型结构参数。对比分析PCA-LSSVM、LLE-LSSVM、BP神经网络模型,结果表明,该模型有更优越的特征提取能力和预测性能,更适用与瓦斯突出预测问题。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年08期）
屠乃威,阎馨,付华,徐耀松,吴书文[10]（2019）在《基于混合智能的煤与瓦斯突出动态预测》一文中研究指出为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,考虑煤与瓦斯突出多种影响因素,提出了一种融合案例推理、神经网络、粒子群优化算法(PSO)、主元素分析、聚类分析的煤与瓦斯突出动态预测方法。基于高相似度的案例库案例,给出了一种OBPNN(优化BP神经网络)突出预测模型的快速构建方法,设计了基于PSO的OBPNN突出预测模型构建训练算法。在算法迭代过程中,依据粒子种群的适应度方差判定算法是否陷入局部最优,进行惯性权重的自适应更新,对迭代获得的群体最佳位置进行混沌局部搜索,对陷入局部最优的较差粒子位置进行随机更新,以保持种群的多样性,提高搜索效率,加快收敛过程。利用实测数据对所提方法进行验证,实例验证结果表明,所提方法给出高精度的预测结果,同时具有良好的鲁棒性,而且建模算法效率更高,预测所用时间更短。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
突出预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对工作面煤与瓦斯突出预测方法的研究现状,介绍了接触性预测和非接触性预测2类方法。通过对2类方法的原理以及实际应用的效果进行论述与分析,总结了各自的优势与不足:接触性预测方法测量方法简单,但工作量大、准确性较低;非接触性预测实现了连续动态监测、预测准确性较高,但部分理论不够完善、设备不能满足现场需求,仍需继续深入研究。结合了2类方法的优点及技术现状,提出了工作面煤与瓦斯突出预测方法的未来发展的趋势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
突出预测论文参考文献
[1].解鹏雁.王庄煤矿煤与瓦斯突出预测指标敏感性分析[J].煤.2019
[2].孙肖琦,郑欣.工作面煤与瓦斯突出预测方法综述[J].煤炭技术.2019
[3].隆能增,袁梅,敖选俊,李鑫灵,张平.基于LLE-FOA-BP模型的煤与瓦斯突出强度预测[J].工矿自动化.2019
[4].李跃华,赵科,蒋恒.煤矿局部突出预测敏感指标实验研究[J].能源与环保.2019
[5].王子健,程五一.煤与瓦斯突出区域预测瓦斯地质方法的可靠性预计[J].煤矿安全.2019
[6].唐一举.基于FOA优化的GRNN煤与瓦斯突出预测研究[J].内蒙古煤炭经济.2019
[7].邓华易.隧道大断面揭煤突出危险性预测指标研究[J].煤炭技术.2019
[8].姜波,李明,程国玺,李凤丽.矿井构造预测及其在瓦斯突出评价中的意义[J].煤炭学报.2019
[9].付华,梁漪.多层DAE协同LSSVM的瓦斯突出预测模型[J].计算机应用与软件.2019
[10].屠乃威,阎馨,付华,徐耀松,吴书文.基于混合智能的煤与瓦斯突出动态预测[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
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