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    基于WOA-KELM煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)

    2021-01-18 08:54:40
    科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊 2021年1期
    關(guān)鍵詞:煤量鯨魚適應(yīng)度

    趙 帥

    (河北工程大學(xué) 土木工程學(xué)院,河北 邯鄲 056038)

    1.引言

    煤與瓦斯突出是礦井開采時(shí),因巖層受到擾動(dòng),煤巖層迅速噴出大量瓦斯的動(dòng)力失穩(wěn)過程[1-2]。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方面進(jìn)行大量的研究工作,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]、GAELM 法[4]、IPSO-Powell-SVM 法[5]、missForest-EGWO-SVM 法[6]、小 波 KPCA-IQGA-ELM 法[7]、AHP-TOPSIS法[8]、Fisher逐步判別法[9]、可拓模式識(shí)別[10]等模型被提出。然而,上述方法預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度往往受限于致突因素的復(fù)雜性與隨機(jī)性。因此需要深入研究致突指標(biāo)與致突等級(jí)間的非線性映射關(guān)系,提出高效準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。

    核 極 限 學(xué) 習(xí) 機(jī)(Kernel Based Extreme Learning Machine,KELM)是基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)并結(jié)合核函數(shù)所提出的改進(jìn)算法,KELM能夠在保留ELM優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上提高模型的預(yù)測(cè)性能。鑒于此,本文將基于KELM對(duì)煤與瓦斯突出強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè),為解決因核函數(shù)存在導(dǎo)致KELM對(duì)參數(shù)設(shè)置的敏感性,通過鯨魚優(yōu)化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)優(yōu)化KELM的正則化系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)S從而提高其預(yù)測(cè)精度。

    2.KELM理論基礎(chǔ)

    ELM[11]是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)F(x)可用矩陣表示為:

    式中:x為輸入向量,h(x)、H為隱層節(jié)點(diǎn)輸出,β為輸出權(quán)重,L為期望輸出。

    將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練變?yōu)榫€性系統(tǒng)求解的問題,β根據(jù)β=H*·L確定,其中,H*為H的廣義逆矩陣。為增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,引入正則化系數(shù)C和單位矩陣I,則輸出權(quán)值的最小二乘解為:

    引入核函數(shù)到ELM中,核矩陣為:

    式中:xi,xj為試驗(yàn)輸入向量,則可將式(1)表達(dá)為:

    式中:(x1,x2, …,xn)為給定訓(xùn)練樣本,n為樣本數(shù)量。核函數(shù)選用高斯核函數(shù)即:

    正則化系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)S需要人為設(shè)定,兩者的設(shè)定將對(duì)KELM[12]的預(yù)測(cè)性能具有一定影響。

    3.煤與瓦斯突出強(qiáng)度仿真實(shí)驗(yàn)

    3.1 致突指標(biāo)分析及選取

    煤與瓦斯突出是復(fù)雜的動(dòng)力失穩(wěn)過程,致突因素?cái)?shù)量多并且因素間相互關(guān)聯(lián)。為提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,建立煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng),故選?。浩瑤偷粼?、軟分層厚度、瓦斯壓力等共10個(gè)影響因素,作為煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型的輸入指標(biāo)并收集20例突出實(shí)例如表1所示。突出強(qiáng)度分類為Ⅰ類(無(wú)突出)、Ⅱ類(一般突出,拋煤量≤50t)、Ⅲ類(中等突出,50t<拋煤量≤100t)、Ⅳ類(強(qiáng)烈突出,100t<拋煤量)。

    地質(zhì)構(gòu)造、片帶掉渣、瓦斯?jié)舛鹊膶傩苑譃閮深?,用?shù)值1或0表示,具體如表2所示。

    表1 煤與瓦斯突出樣本

    表2 基于0/1屬性值的狀態(tài)判定結(jié)果劃分

    3.2 WOA優(yōu)化KELM模型

    設(shè)置WOA[13]參數(shù),變量數(shù)dim=2、鯨魚數(shù)量SearchAgents_no=30、最大迭代次數(shù)tMaxlter=150變量下限lb=[30,0.2]和變量上限ub=[500,0.7]。鯨魚的位置表示KELM模型的參數(shù)C和s,將預(yù)測(cè)值和真實(shí)值通過交叉驗(yàn)證獲得適應(yīng)度值,適應(yīng)度曲線如圖1所示,利用WOA尋優(yōu)得到最優(yōu)C=10、s=0.37代入KELM得到WOA-KELM預(yù)測(cè)模型。

    圖1 鯨魚優(yōu)化適應(yīng)度曲線

    3.3 WOA-KELM仿真結(jié)果分析

    選取初始樣本空間的后5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本集,使用訓(xùn)練后的KELM模型對(duì)其進(jìn)行仿真預(yù)測(cè),并將其與傳統(tǒng)單一的SVM、KNN、random subspace算法的預(yù)測(cè)結(jié)果做對(duì)比分析表3所示。

    表3 模型突出類型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

    研究表明,WOA-KELM算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為80%,而采用KELM、KNN、random subspace算法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率僅為60%。說明WOA-KELM算法對(duì)煤與瓦斯突出強(qiáng)度的分類預(yù)測(cè)具有較優(yōu)的預(yù)測(cè)精度,可對(duì)煤與瓦斯突出災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控提供較為可靠的參考依據(jù)。

    4.結(jié)語(yǔ)

    利用WOA算法能有效避免局部最優(yōu)解的特點(diǎn)優(yōu)化KELM預(yù)測(cè)模型的參數(shù),避免因人工設(shè)置參數(shù)影響KELM模型的預(yù)測(cè)性能。結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)的KNN、random subspace、KELM,WOA-KELM算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高,在煤與瓦斯突出災(zāi)害預(yù)測(cè)方面有較強(qiáng)的適用性,能夠較好地適用于煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)。

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