摘要： 为提高采煤工作面瓦斯涌出量的预测精度,针对其影响因素多、数据非线性程度高等问题,提出了一种基于二次分解和双向门控循环单元的瓦斯涌出量预测方法(CVB)。首先,运用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)对瓦斯涌出量数据进行一次分解,利用模糊熵计算分解后的各分量复杂度,采用捕鱼优化算法(CFOA)参数优化后的变分模态分解(VMD)对高复杂度分量进行二次分解;然后,将分解后的所有子序列输入到洪水优化算法(FLA)参数优化后的双向门控循环单元(BiGRU)模型中进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加,得到最终瓦斯涌出量预测结果。为验证所提出的瓦斯涌出量预测模型的有效性以及集成不同分解算法和预测算法的合理性,对比分析了多种单一模型和组合模型的预测效果。结果表明:所提出的CVB模型在各项评价指标上均优于其他11种对比模型,ERMSE,EMAE,EMAPE和R2分别达到了0.23,0.17,0.35和0.99,说明该组合模型具有较强的泛化能力和鲁棒性,同时也验证了其在瓦斯涌出量预测中的有效性和适用性。

关键词: 瓦斯涌出量预测, 二次分解, 双向门控循环单元, 完全自适应噪声集合经验模态分解, 变分模态分解

中图分类号: 

• TD 712