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题名基于模态分解和时间卷积网络的瓦斯涌出量组合预测
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作者
毛智强
徐耀松
王丹丹
田楚汉
黄明宇
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1795-1802,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(51974151)
辽宁省高等学校创新团队项目(LT2019007)。
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文摘
为有效地分析和处理煤矿中产生的瓦斯涌出数据,实现精准、可靠的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测,以提前规避瓦斯灾害,提出自适应噪声完整集成经验模态分解对瓦斯涌出量序列进行分解,对分解得到的各分量分别构建时间卷积网络模型。利用IGJO算法对TCN模型的相关超参数进行寻优,建立各分量的预测模型。使用Logistic混沌映射生成金豺种群,引入柯西-高斯变异算子,更新金豺位置并选择最优位置,增强算法搜索能力,避免种群陷入局部最优。将各分量的预测输出值叠加,得到最终的瓦斯涌出量预测值。测试结果表明,CEEMDAN-IGJO-TCN组合预测方法,降低了预测的复杂度同时提高了预测精度。
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关键词
瓦斯涌出量预测
经验模态分解
时间卷积网络
金豺优化算法
柯西-高斯变异
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Keywords
gas emission prediction
empirical modal decomposition
temporal convolutional networks
Golden jackal optimization algo rithm
Corsi-Gaussian variance
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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