蚁群算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出预测在矿井的安全生产中具有重要影响;蚁群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力;通过对蚁群算法和模糊聚类算法的深入研究提出了一种新的蚁群-模糊聚类预测算法,利用改进的自适应调整信息素的蚁群算法计算出模糊聚类的个数和初始聚类中心,再利用模糊聚类算法对煤与瓦斯突出进行预测;对平八矿历年煤与瓦斯突出数据进行验证预测的结果表明,该方法与传统的模糊聚类预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果.     

集粒度计算、蚁群算法与模糊思想的聚类算法

模糊C均值聚类算法在开始时采用随机的方式选取初始聚类中心,该方式使得FCM算法对初始聚类中心的选取极为敏感,且在局部范围内较易得到最优解,但是在全局范围内的效果较差;蚁群聚类算法根据先验知识随意设定蚂蚁拾起或放下数据对象的概率,缺乏严密的数学依据。针对FCM算法和蚁群算法的不足,文中将模糊粒度计算的思想推广应用到蚁群聚类算法中,并将改进后的蚁群聚类算法与模糊C均值聚类算法相结合,提出了一种将粒度计算、蚁群算法与模糊C均值算法思想相结合的聚类算法。经过实验验证,改进后的算法较原算法具有更好的聚类效果。     

基于蚁群神经网络的煤矿瓦斯含量预测模型

为了准确而快速预测煤矿煤层的瓦斯含量,采用了蚁群神经网络算法进行预测,建立了针对预测瓦斯含量的蚁群神经网络模型。该模型是将蚁群算法引入到神经网络的优化训练中,以避免神经网络算法容易陷入局部最优的不足,从而获得稳定的网络结构,再用训练好的神经网络对对象进行预测。以辽宁三家子矿区煤层样本为例,应用蚁群神经网络算法进行仿真实验,实验结果表明,该算法与传统算法相比,具有较高的预测精度和较快的运算速度,是一种十分有效的瓦斯含量预测方法。     

蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究

针对模糊文本聚类算法（FCM）对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法（FACA）。该算法采用蚁群聚类算法（ACA）找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法（FACA）效果更有效,更适合应用于大型的数据集。     

模糊蚁群聚类及其在数据挖掘中的应用

提出了一种基于蚁群算法的动态模糊聚类分析方法,并研究其在数据挖掘中的应用。该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态的确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足。从而将蚁群算法与模糊C均值聚类有机的结合,实现了基于改进的目标函数聚类分析,可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类。     

一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类

针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心：利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解：仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于模糊矩阵的蚁群聚类算法研究与应用

提出了基于模糊矩阵的数据聚类模型,其中引入了聚类过程的全局性控制模糊矩阵,描述了数据聚类的过程;提出了基于模糊矩阵的蚁群聚类算法,实验结果证明了算法的正确性和高效性。     

基于无向超图的多蚁群聚类组合算法

介绍了一种基于无向超图的多蚁群聚类组合算法,该算法将单蚁群聚类算法的结果聚类组合成多蚁群聚类算法,用无向超图表示,结合超图划分算法Hmetis得到最终的聚类结果。文中给出了实验数据集和实验结果,证明该算法可以提高聚类效果并且减少孤立点。     

核蚁群化学聚类算法

为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量式,提出了核蚁群化学聚类算法。将核蚁群化学聚类算法用于三个标准数据集合,计算结果表明与蚁群化学聚类算法相比,核蚁群化学聚类算法聚类效果提升显著。将核蚁群化学聚类算法、核自组织神经网络映射算法和基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法同时用于Iris数据集合,结果显示三种核聚类算法聚类效果相当。     

结合蚁群聚类算法的模糊C均值聚类

模糊C均值（FCM）聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得FCM算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且FCM算法中聚类簇的个数一般需要人为设定。面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和FCM聚类算法进行结合,获得了一种改进的FCM聚类算法。该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给FCM算法进行再次聚类。利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷。经过实验验证,该算法较一般FCM算法具有更好的性能。     

基于bi-LWCA-ENN煤与瓦斯突出危险性预测

为了提高煤与瓦斯突出的预测精度,以实现准确、可靠的瓦斯突出危险性预测,提出一种双层狼群算法（LWCA）优化Elman神经网络模型进行模式分类与预测,建立煤与瓦斯突出的双层LWCA-ENN预测模型。分析煤与瓦斯突出机理和影响因素,提取相关数据样本,筛选稳定的特征子集作为特征向量训练模型,算法通过对Elman神经网络的权值、阈值寻优,建立了基于bi-LWCA-ENN算法的预测模型并结合矿井监测数据进行实例分析。试验结果表明：煤与瓦斯突出的bi-LWCA-ENN模型稳定性好,收敛速度快,有效地实现了瓦斯突出危险性预测。     

煤与瓦斯突出预测的随机森林模型

煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中主要的动力灾害之一,针对煤与瓦斯突出等级预测问题,提高突出预测的准确率,选取最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂深、绝对瓦斯涌出量和相对瓦斯涌出量9个影响因素作为煤与瓦斯突出等级预测的评价指标,同时对相关程度较高的评价指标进行因子分析,提取公共因子,用随机森林算法进行训练预测,建立了基于因子分析的煤与瓦斯突出预测的随机森林模型。通过煤矿实测19组煤与瓦斯突出的数据作为训练样本数据集进行模型的训练,5组数据作为该预测模型的测试数据,进行煤与瓦斯突出预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了随机森林算法在煤与瓦斯突出预测中具有较高的准确度。     

基于IPSO-Powell优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法

针对基于支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高,选择核函数时未考虑非线性数据的分类,对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题,提出了一种将改进的粒子群(IPSO)算法与Powell算法相结合(IPSO-Powell)优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法.首先通过灰色关联分析提取出煤与瓦斯突出主控因素,即瓦斯放散初速度、瓦斯压力、开采深度、瓦斯含量和煤体破坏类型,作为算法的输入样本;然后运用IPSO算法改善粒子群算法(PSO)的早熟收敛性,结合Powell算法进行局部搜索得到最优解,对SVM算法的惩罚系数和高斯核函数参数进行寻优,得到SVM的最优参数组合;最后将煤与瓦斯突出的主控因素输入到SVM中进行分类,并将其与实际测试集分类结果进行对比,实现煤与瓦斯突出预测.仿真结果表明:与SVM算法、GA-SVM算法、PSO-SVM算法相比,利用IPSO-Powell优化SVM算法进行煤与瓦斯突出预测,具有更高的预测精度,同时提高了SVM求解过程的运算效率,能同时满足煤与瓦斯突出预测的精度和可靠性要求,准确率达到95.9%.     

煤与瓦斯突出协同预测技术研究及应用

针对现有煤与瓦斯突出预测技术难以实现时间和空间领域的全方位连续预测、防突预测结果利用率低、预测信息发布滞后等问题,提出了一套适用于现代化高产高效矿井的多因素、全方位、时空连续型的煤与瓦斯突出协同预测技术体系.按照煤与瓦斯突出形成的时空维度,将煤与瓦斯突出危险性预测划分为以空间维度为主的区域突出危险性预测和以时间维度为主的局部突出危险性预测.通过对地质构造、煤层埋深、煤体煤质、软煤分布、钻屑指标、瓦斯涌出初速度等区域、局部防突预测数据的深度挖掘分析,得到区域、局部突出危险性预测结果,并按照一定规则进行有效融合,实现时间和空间范围内的连续监测预警.研发了配套的防突信息综合管控平台和WTC-1型瓦斯突出数据采集仪,为煤与瓦斯突出协同预测技术的实现提供了软硬件支撑.现场应用结果表明,该技术预测准确率超过90%,防突预测结果单次审批时间缩短为原来的22.5%,防突信息综合管控平台多次超前捕捉到了煤与瓦斯突出危险,提高了矿井防突信息利用效率.     

一种改进的极限学习机煤与瓦斯突出预测模型

较高精度的煤与瓦斯突出预测是煤矿安全生产的必要前提和保证.为了提高煤与瓦斯突出预测模型的预测精度,提出了一种改进的极限学习机煤与瓦斯突出预测模型.首先利用核主成分分析法对煤与瓦斯突出的影响指标进行降维简化处理,提取指标数据的主成分序列;把主成分序列分为训练样本和验证样本,然后在训练阶段,使用训练样本通过结合了全局搜索和局部搜索的文化基因算法对极限学习机的输入权值和隐含层偏差进行优化,得到最佳预测模型;最后,在最佳预测模型中,用验证样本对煤与瓦斯突出强度进行预测.通过实例验证,该模型能够有效预测煤与瓦斯突出强度.与BP、SVM、ELM、KPCA-ELM等预测模型相比,该模型具有更高的预测精度.     

基于多Agent信息融合的煤与瓦斯突出预测

针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在的不足,考虑检测到的影响煤与瓦斯突出的多种因素数据,建立了煤与瓦斯突出预测的多Agent信息融合模型,实现对煤与瓦斯突出的快速、准确和动态预测。利用基于均值的分批估计融合算法对煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,应用D-S证据理论解决煤与瓦斯突出预测过程中的不确定性和不精确性问题。通过实例对提出方法进行验证,结果表明所提出的方法预测准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出预测方法。     

基于PCA和PSO-ELM的煤与瓦斯突出软测量研究

针对煤与瓦斯突出预测效率和准确率不高这一问题,提出将主成分分析(PCA)法与改进的极端学习机(PSO-ELM)相结合的方法对煤与瓦斯突出进行预测。根据某煤矿地质动力区划方法,在划分活动断裂,岩体应力计算等工作基础上获取影响突出的相关数据;通过主成分分析法对原始数据进行降维处理,消除变量间的线性相关性;利用粒子群算法(PSO)对极端学习机(ELM)的输入权值和隐层阈值进行优化,建立PSO-ELM预测模型,将提取的主成分作为该模型的输入,煤与瓦斯突出强度作为模型输出。实验结果表明,该方法的预测精度高、结构简化,具有较强的泛化性能力强。     

基于小波KPCA与IQGA-ELM的煤与瓦斯突出预测研究

为有效预防煤与瓦斯突出灾害,针对煤与瓦斯突出预测精度和效率不高问题,提出基于小波核主成分分析(KPCA)和改进的极限学习机(IQGA-ELM)的煤与瓦斯突出预测方法.通过小波核主成分分析法对原始致突指标进行非线性降维处理,提取出致突指标主成分序列,将其作为极限学习机(ELM)网络神经的输入,利用改进量子遗传算法(IQGA)对ELM的输入层权值和隐含层阈值进行优化,建立小波KPCA-IQGA-ELM预测模型,模型的输出为煤与瓦斯突出强度的预测结果.研究结果表明,该模型泛化能力强,可以对煤与瓦斯突出强度进行有效预测.     

主成分—费歇尔判别模型在煤与瓦斯突出等级预测中的应用

针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在计算过程较复杂、预测主观性强、预测精度较低等问题,构建了主成分-费歇尔判别模型,并将其应用于某煤矿的煤与瓦斯突出等级预测。从瓦斯因素、煤体结构及地质构造方面分析得出了影响该矿煤与瓦斯突出的因素包括瓦斯压力、瓦斯含量及瓦斯放散初速度等指标。以影响该矿煤与瓦斯突出的23组实测数据为基础,首先利用主成分分析模型对影响该矿的煤与瓦斯突出因素进行降维,提取与指标相关度较高的5个主成分,然后将5个主成分输入费歇尔判别模型,并根据判别函数对样本进行煤与瓦斯突出等级预测。应用结果表明:主成分-费歇尔判别模型具有较高的可信性,能对煤与瓦斯突出等级进行准确预测,训练样本的正确率为100%,待测样本的预测结果也与该矿煤与瓦斯突出的实际情况相符,误判率为0,为准确预测煤与瓦斯突出提供了一种新方法。     

基于蚁群优化算法的瓦斯预测模型研究

针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山企业带来的危害极大的问题,将蚁群优化算法和BP神经网络技术结合应用到瓦斯涌出量预测,建立比较准确的预测模型。重点研究了BP网络模型的选择与优化训练,通过蚁群算法优化解决了BP神经网络易陷入局部收敛的问题。仿真与实际数据验证表明：改进的神经网络算法对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。