模糊综合评判在煤与瓦斯突出监测中的应用

采用模糊综合评价和层次分析相结合的方法构建评价模型，正确预测煤与瓦斯突出的趋势和危险性。实践表明，此方法具有较高的可靠性和实用性，为煤与瓦斯突出预测和防治提供了科学的依据。     

煤与瓦斯突出的混沌-分形特征分析

煤与瓦斯突出是影响煤矿安全生产的重大灾害之一,由于其动力现象的复杂性,因此具有非线性系统的特征。针对某掘进工作面的2组瓦斯涌出数据,应用非线性理论对其进行研究,以期得到预测突出的新方法。首先分析了时间序列的来源,对经过预处理的涌出瓦斯时间序列进行相空间重构,分析和证明了该序列具有混沌与分形特征,并在此基础上,建立了瓦斯突出的混沌和分形特征的的神经网络预测模型。     

煤与瓦斯突出过程中瓦斯涌出的分形特征研究

针对某掘进工作面的两组瓦斯涌出数据,应用非线性理论对其进行研究,探索突出预测的新方法.论文对经过预处理的时间序列,通过计算数据的分维数和Hurst指数,证明了有突出危险性和无突出危险性的瓦斯涌出序列中均具有分形特征,且其分维数和Hurst指数有明显的差别,证明了通过对瓦斯涌出时间序列的分形特征分析,可预测煤与瓦斯突出.     

模糊综合评判在煤与瓦斯突出监测中的应用

为了正确的预测煤与瓦斯突出的趋势和危险性,采用模糊综合评价和层次分析相结合的方法来构建评价模型。实践表明,此方法具有较高的可靠性和实用性,为煤与瓦斯突出预测和防治提供了科学的依据。     

基于混沌理论的掘进工作面煤与瓦斯突出特征研究

煤与瓦斯突出是一种极其复杂的动力现象,属于非线性动力系统在时空演化过程中的灾变行为。探索煤与瓦斯突出的规律性,对预防煤与瓦斯突出具有非常重要的理论和实践意义。为此,针对某掘进工作面的2组瓦斯涌出数据,应用非线性理论对其进行研究,探索煤与瓦斯突出预测的新方法。首先对经过预处理的时间序列进行相空间重构,分析了时间序列的混沌特征量,证明其混沌特性,并根据时间序列的混沌特征量提出了此时间序列的最大可预测时间。在此基础上,建立了基于混沌特征量的神经网络突出预测模型。