[发明专利]基于ABC‑ACC算法的瓦斯涌出量预测方法及预测模型构建方法

摘要

为有效地预测煤矿绝对瓦斯涌出量，本发明提供了基于ABC‑ACC算法的瓦斯涌出量预测方法及预测模型构建方法，包括：确定对于绝对瓦斯涌出量的N个影响因素；根据上述影响因素，确定下列绝对瓦斯涌出量的预测模型：，其中Y为绝对瓦斯涌出量预测值，N为绝对瓦斯涌出量影响因素的数目，z_i是第i个影响绝对瓦斯涌出量影响因素变量值，w₀为常数项，w_i为预测模型中各项系数；对下列平方差公式进行最小化寻优，优化的目标函数f(ψ)为适应度函数：，为第j个样本绝对瓦斯涌出量期望值，为第j个样本绝对瓦斯涌出量真实值，M为训练的样本数，ψ为适应度函数f(ψ)达到最小值时所获得的所述预测模型中各影响因素的最优权重系数集合。实验结果表明，本发明的绝对瓦斯涌出量预测模型具有很高的准确性以及优秀的适配度。

主权项

一种基于人工蜂群ABC‑蚁群聚类ACC算法的瓦斯涌出量预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定对于绝对瓦斯涌出量的N个影响因素；(2)根据上述影响因素，确定下列绝对瓦斯涌出量的预测模型：$Y=w_0+{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{w}_i{Z}_i,$其中Y为绝对瓦斯涌出量预测值，N为绝对瓦斯涌出量影响因素的数目，Z_i是第i个影响绝对瓦斯涌出量影响因素变量值，w₀为常数项，w_i为预测模型中各项系数；(3)选择绝对瓦斯涌出量与影响因素真实数据作为样本，对下列平方差公式进行最小化寻优，优化的目标函数f(ψ)为适应度函数：$f\left(\mathrm{\ψ}\right)=\frac{1}{M}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{(Y_j^{\exp ected}-Y_j^{actual})}^2$为第j个样本绝对瓦斯涌出量期望值，为第j个样本绝对瓦斯涌出量真实值，M为训练的样本数，ψ为适应度函数f(ψ)达到最小值时所获得的所述预测模型中各影响因素的最优权重系数集合。