针对现有的一元线性单项预测方法信息源局限性和建模形式敏感性的缺陷,通过引入诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子构建多元非线性瓦斯涌出量组合预测模型。工程实例表明:该预测模型具有预测精度高,数据可信度好,预测效果理想等优点,可应用于煤矿安全生产预测。

矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果。结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高。