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基于KPCA和T-S模糊神经网络的煤与瓦斯突出的预测
摘要
本文基于KPCA和T-S模糊神经网络提出了一种煤与瓦斯突出的预测方法。首先，对样本数据进行降维处理，实现数据的高效处理。然后，利用T-S模糊神经网络进行建模，预测煤与瓦斯突出的可能性。通过对实验数据的分析，可以发现该方法能够较为精准地预测煤与瓦斯突出的概率。因此，该方法具有较高的应用价值和前景。
关键词：KPCA；T-S模糊神经网络；煤与瓦斯突出；预测
Abstract
Inthispaper,apredictionmethodforcoalandgasoutburstbasedonKPCAandT-Sfuzzyneuralnetworkisproposed.Firstly,thesampledataisdimensionallyreducedtoachieveefficientdataprocessing.Then,buildamodelusingT-Sfuzzyneuralnetworktopredictthelikelihoodofcoalandgasoutbursts.Throughtheanalysisofexperimentaldata,itcanbefoundthatthismethodcanpredicttheprobabilityofcoalandgasoutburstsaccurately.Therefore,thismethodhashighapplicationvalueandprospects.
Keywords:KPCA;T-SFuzzyNeuralNetwork;Coalandgasoutburst;Prediction
引言
煤和瓦斯突出事故是煤矿生产中重大的安全隐患之一，给煤矿安全生产带来了极大的挑战。因此，对煤矿生产中的煤与瓦斯突出进行预测和控制，是煤矿安全生产的重要任务之一。传统的煤与瓦斯突出预测方法主要基于统计分析和经验公式，缺乏准确性和可靠性。因此，煤与瓦斯突出的精准预测成为了煤矿安全生产领域的研究热点问题。
本文在前人研究的基础上，提出了一种基于KPCA和T-S模糊神经网络的煤与瓦斯突出预测方法。该方法在数据处理和模型建立方面进行了优化和改进。下面将详细介绍该方法的具体流程和实验结果。
方法概述
KPCA
核主成分分析（KPCA）是一种非线性降维技术，与传统的PCA（主成分分析）不同，它是将样本映射到高维空间（核空间）中，通过寻找核空间中的主成分来实现降维的目的。KPCA的优点在于可以有效地处理非线性特征，提高数据处理的效率和精度。
T-S模糊神经网络
T-S模糊神经网络是一种常用的具有非线性映射能力的神经网络，它通过将样本数据分解为若干个模糊子空间，并在每个子空间中利用局部线性模型进行建模，提高了建模的准确性和可靠性。其具体流程如下：
1.设定隶属函数和规则库：确定输入变量和输出变量的隶属函数，以及规则库中的规则。
2.模糊推理：将输入数据通过隶属函数转化为模糊量，再根据规则库进行模糊推理，得到输出的模糊量。
3.解模糊化：将模糊输出量通过转移函数转化为实际的输出值。
方法流程
1.数据采集和处理：采集煤矿生产中的数据样本，并对数据进行KPCA降维处理，使数据量减少，保留主要特征信息。
2.构建T-S模糊神经网络模型：将降维后的数据样本用于T-S模糊神经网络建模，得到模型。
3.模型训练和优化：利用误差反向传播算法对模型进行训练和优化，提高模型的预测准确性。
4.模型测试和预测：将测试样本输入到模型中，预测煤与瓦斯突出的概率。
实验结果
为了验证该方法的可行性和有效性，我们在实验数据上进行了测试。实验结果表明，该方法可以较为精准地预测煤与瓦斯突出的概率，对提高煤矿安全生产具有重要的意义。
结论
本文提出了一种基于KPCA和T-S模糊神经网络的煤与瓦斯突出预测方法，该方法在数据处理和模型建立方面进行了优化和改进。实验结果表明，该方法可以较为精准地预测煤与瓦斯突出的概率，具有高的应用价值和前景。