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基于SAGA-FCM的煤与瓦斯突出预测方法

第44卷 第2期

煤田地质与勘探 Vol. 44 No.2 2016年4月 COAL GEOLOGY & EXPLORA TION Apr . 2016

收稿日期: 2015-03-28

基金项目: 国家自然科学基金项目(51374121);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划基金项目(LJQ2011028)

Foundation item :National Natural Science Foundation of China(51374121);University Excellent Younth Scholars Growth Plan Project of Liaoning Province(LJQ2011028)

作者简介: 李心杰(1988—),男,山东滕州人,硕士研究生,从事矿井通风及瓦斯防治工作. E-mail :lixinjie2013@ https://www.doczj.com/doc/c35777120.html,

通讯作者: 贾进章(1974—),男,河北石家庄人,教授,博士生导师,从事矿井通风与防灭火工作. E-mail :jiajinzhang@https://www.doczj.com/doc/c35777120.html, 引用格式: 李心杰, 贾进章,李兵. 基于SAGA-FCM 的煤与瓦斯突出预测方法[J]. 煤田地质与勘探,2016,44(2):14–18.

LI Xinjie ,JIA Jomzjamg ,LI Bing. Prediction method of coal and gas outburst based on SAGA-FCM[J]. Coal Geology & Exploration ,2016,44(2):14–18. 文章编号: 1001-1986(2016)02-0014-05

基于SAGA-FCM 的煤与瓦斯突出预测方法

李心杰1,2,贾进章1,李 兵1

(1. 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,辽宁

阜新 123000;2. 贵州省六盘水市钟山区安全生产监督管理局,贵州 六盘水 553000)

摘要: 为提高模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm ,FCM)算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm ,SA)与遗传算法(Genetic Algo-rithm ,GA)相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与瓦斯突出预测方法。该方法综合了模拟退火算法全局搜索、高精度的优点和遗传算法强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法优化后的初始值赋给FCM ,避免了由于聚类中心初始值选择不当造成FCM 算法收敛到局部极小点上。结合典型突出矿井数据进行分析,结果表明:遗传模拟退火算法优化后的FCM 算法较单一,预测准确度高。

关 键 词:模糊C-均值聚类算法;遗传算法;模拟退火算法;煤与瓦斯突出

中图分类号:P54;X936 文献标识码:A DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2016.02.003

Prediction method of coal and gas outburst based on SAGA-FCM

LI Xinjie 1,2,JIA Jinzhang 1,Li Bing 1

(1. College of Safety Science and Engineering , Liaoning Technical University , Fuxin 123000, China ; 2. Administration of

Work Safety of Zhongshan District of Liupanshui City of Guizhou Province , Liupanshui 553000, China )

Abstract: In order to improve the accuracy of Fuzzy C-Means Clustering Algorithm (FCM) in prediction of coal and gas outburst, a method was putted forward. The method uses fuzzy C-means clustering that combines simulated annealing algorithm (SA) and genetic algorithm (GA) to predict coal and gas outburst. The method combines global search, high-precision advantages of simulated annealing algorithm and powerful search ability of space of genetic algorithm. Initial value optimized by the genetic simulated annealing algorithm is assigned to FCM. It avoids FCM algorithm convergence to local minima when the initial cluster center value is not properly selected in combination with the analysis of typical outburst mine data, the results indicate that FCM optimized by the genetic simulated annealing algorithm is more accurate than the single FCM algorithm in prediction of coal and gas outburst.

Key words: fuzzy C- means clustering algorithm; genetic algorithm; simulated annealing algorithm; coal and gas outburst 近年来随着煤炭开采深度的增加,煤与瓦斯突

出的几率和强度逐渐增加,煤与瓦斯突出治理难度

亦随之加大。煤与瓦斯突出预测在煤矿突出治理中

起着非常重要的基础作用,相关学者在这方面已有

较多研究,如郭德勇等[1]的灰色理论预测方法,朱

玉等[2]的免疫遗传算法,梁冰等[3]的灰靶决策方法,

师旭超等[4]的支持向量机预测方法等。上述预测方

法在煤与瓦斯突出预测方面取得了一定的成绩,但

仍需进一步改进和完善,比如存在推理技术的单调、学习能力弱、对待模糊边界点时处理准确率低等缺点。模糊聚类分析能够集成上述缺点得出一个比较好的预测结果[5]。模糊C -均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm ,FCM)是应用最广泛的模糊聚类算法,该算法使用了在欧几里得空间确定数据点的几何贴近度的概念,它将这些数据分配到不同的聚类,然后确定这些聚类之间的距离[5]。但是,从本质上FCM 算法是一种局部搜索优化算法,如果初始值选择不当,它就会收敛到局部极小点上[6]。

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