谢国民，单敏柱，付　华

（辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105）

基于IsoMap和MBFO-SVR的瓦斯涌出量动态预测研究*

谢国民*，单敏柱，付华

（辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105）

为了能够实现高精度与实时性的动态预测煤矿绝对瓦斯涌出量，本文提出了等容特征映射IsoMap（Isometric feature Mapping）与改进细菌觅食优化算法MBFO（Modified Bacteria Foraging Optimization）优化支持向量回归机SVR（Support Vector Regression）相结合的预测方法。瓦斯涌出是在多种影响因子共同作用下的结果，并且这些因素之间是复杂的非线性关系，因此本文中提出采用流形学习方法IsoMap对其进行降维特征提取，该方法用测地距离（geodesic distace）取代了普遍采用的欧氏距离，有利于对高维特征内在关系的挖掘，取得了优于传统的主成分分析（PCA）的结果；将MBFO算法对SVR的相关参数进行寻优；将IsoMap分析结果输入预测模型。仿真表明，与PSO算法比较，本文提出的预测方法预测精度较高，更加有利于对瓦斯涌出量预测。

瓦斯涌出量；等容特征映射；细菌觅食优化算法；支持向量回归机

EEACC:7230doi:10.3969/j.issn.1004-1699.2016.07.027

瓦斯涌出是造成矿井灾害的重要因素之一［1］。瓦斯涌出量是煤矿开采过程中由煤层中涌出的瓦斯的量［2］。实现高精准、快速的动态瓦斯涌出量预测显得尤为重要，这对防止瓦斯灾害事故和避免人员财产的损失具有重要作用。近几年来，随着无线传感器的发展，为采集回采工作面的数据提供了平台。对瓦斯涌出量的预测已经有相关学者专家进行许多研究，为防治瓦斯灾害做出了贡献。例如……