小波－极限学习机在瓦斯涌出量时变序列预测中的应用 论文

针对煤矿瓦斯涌出量预测中经常出现变量难以获取等问题，为了提高瓦斯涌出量的预测精度和可靠性，提出将小波包分解方法与极限学习机相结合，构建瓦斯涌出量的小波－极限学习机时变预测模型。通过小波包分解重构将瓦斯涌出量时变序列分解成高、低频率不同的分量，然后采用极限学习机对小波包分解重构后的时间序列进行预测，再叠加预测值，得到最终的预测结果。

在具体实施中，针对山西天池煤矿某工作面瓦斯涌出量监测时序样本进行了实验，并设置了2个对照模型：小波－BP模型和未经小波处理的极限学习机模型。实验结果显示，该模型的预测相对误差为0.42% ～10.45%，平均相对误差仅为2.50%，而小波－BP模型的预测相对误差为0.33% ～7.33%，平均相对误差为3.42%，未经小波处理的极限学习机模型的预测相对误差为1.59% ～13.09%，平均相对误差为4.25%。这些数据表明，小波－极限学习机模型的预测精度和泛化能力均高于对照模型。

进一步的分析也证明了小波包分解重构方法的引入可以有效降低数据复杂度，从而大幅度提高预测精度。这一创新的组合模型为瓦斯涌出量时变序列的预测提供了新的思路，在实践中也获得了较为显著的效果。如果您对此研究的更多详细信息感兴趣，可以参考以下相关文献：

• 基于经验模态分解技术的瓦斯涌出量预测模型

• 基于灰色模型的瓦斯涌出量预测

• 矿井瓦斯涌出量建模预测

• 极限学习机优化小波车位预测

通过对这些文献的阅读，您将能够更加深入地理解瓦斯涌出量预测的不同方法及其应用效果。