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基于机器学习的瓦斯超限预警模型构建方法及预警方法

基本信息

申请号 CN202010138067.7 申请日 -
公开（公告）号 CN111324988A 公开（公告）日 2020-06-23
申请公布号 CN111324988A 申请公布日 2020-06-23
分类号 G06F30/27(2020.01)I 分类 -
发明人 任如意;宗云兵;白轲;尹青山 申请（专利权）人 山西焦煤能源集团股份有限公司
代理机构 济南信达专利事务所有限公司 代理人 山西西山煤电股份有限公司;浪潮通用软件有限公司
地址 030000山西省太原市万柏林区西矿街318号西山大厦
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于机器学习的瓦斯超限预警模型构建方法及预警方法，属于瓦斯超限预警领域，要解决的技术问题为如何对瓦斯涌出量进行预测以及及时预警。方法包括如下步骤：通过实验分析得到瓦斯相关特征；对于目标煤矿，采集瓦斯相关特征，构建训练集；基于MLP神经网络构建瓦斯超限预警模型；以训练集为输入，通过随机梯度下降方法对上述瓦斯超限预警模型进行参数优化；对于训练后瓦斯超限预警模型，对权重系数矩阵进行正则化处理。方法包括如下步骤：通过上述方法构建瓦斯超限预警模型；计算抽采瓦斯量，计算绝对瓦斯涌出量；计算风排瓦斯量；基于风排瓦斯量计算瓦斯浓度百分率；基于瓦斯浓度百分率生成瓦斯超限评估报告。