基于模态分解和时间卷积网络的瓦斯涌出量组合预测OA北大核心CSTPCD

为有效地分析和处理煤矿中产生的瓦斯涌出数据,实现精准、可靠的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测,以提前规避瓦斯灾害,提出自适应噪声完整集成经验模态分解对瓦斯涌出量序列进行分解,对分解得到的各分量分别构建时间卷积网络模型。利用IGJO算法对TCN模型的相关超参数进行寻优,建立各分量的预测模型。使用Logistic混沌映射生成金豺种群,引入柯西-高斯变异算子,更新金豺位置并选择最优位置,增强算法搜索能力,避免种群陷入局部最优。将各分量的预测输出值叠加,得到最终的瓦斯涌出量预测值。测试结果表明,CEEMDAN-IGJO-TCN组合预测方法,降低了预测的复杂度同时提高了预测精度。