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公开(公告)号:CN118606865A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410832087.2
申请日:2024-06-26
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及矿山动力灾害预测技术领域,具体为一种基于ISSA‑CNN的岩爆烈度等级预测方法。首先,选取岩爆烈度等级预测指标数据,运用孤立森林法(iForest)与链式多重插补法(MICE)进行数据清洗得到完整数据集,并基于十折交叉验证进行数据集划分;然后,建立初始预测模型框架,运用莱维飞行与tent混沌映射对麻雀搜索算法SSA进行改进得到ISSA,运用改进后的搜索算法优化模型中的超参数;最后,训练模型,建立基于ISSA‑CNN的岩爆烈度等级预测模型,并运用测试集验证建立模型的精确度。本发明提出的岩爆烈度等级预测方法,结合了搜索算法的寻优能力与深度学习的特征提取能力,提高了岩爆烈度等级的预测能力,对矿山开采过程中岩爆灾害的防治具有重大意义。
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公开(公告)号:CN117454323B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202311508312.9
申请日:2023-11-14
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及煤矿火灾预测技术领域,具体为一种基于GPR‑ISSA‑CNN的煤自燃温度预测方法。首先,收集煤自燃程序升温过程影响指标数据,运用高斯过程回归GPR对数据进行平滑处理,有效去噪并提高数据趋势分析与模式识别能力;然后,搭建CNN初始框架,引入自适应权重因子与柯西变异扰动对麻雀搜索算法SSA进行改进,提高其局部与全局搜索能力,得到ISSA;接着,运用ISSA优化模型的超参数,训练模型并输出结果,将能够提高全局优化能力与适应性的ISSA与拥有优秀特征提取能力、泛化性与鲁棒性的CNN相结合,建立基于GPR‑ISSA‑CNN的煤自燃温度预测模型;最后,将模型在测试集上进行预测,观察性能评价指标,确定模型的预测精度。本发明的预测模型具有较高的预测精度和稳定性,可为煤自燃温度预测提供参考。
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公开(公告)号:CN117454323A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311508312.9
申请日:2023-11-14
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及煤矿火灾预测技术领域,具体为一种基于GPR‑ISSA‑CNN的煤自燃温度预测方法。首先,收集煤自燃程序升温过程影响指标数据,运用高斯过程回归GPR对数据进行平滑处理,有效去噪并提高数据趋势分析与模式识别能力;然后,搭建CNN初始框架,引入自适应权重因子与柯西变异扰动对麻雀搜索算法SSA进行改进,提高其局部与全局搜索能力,得到ISSA;接着,运用ISSA优化模型的超参数,训练模型并输出结果,将能够提高全局优化能力与适应性的ISSA与拥有优秀特征提取能力、泛化性与鲁棒性的CNN相结合,建立基于GPR‑ISSA‑CNN的煤自燃温度预测模型;最后,将模型在测试集上进行预测,观察性能评价指标,确定模型的预测精度。本发明的预测模型具有较高的预测精度和稳定性,可为煤自燃温度预测提供参考。
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