基于最小二乘支持向量机的瓦斯涌出量预测模型

瓦斯涌出量的准确预测对于通风系统的设计、瓦斯防治、安全管理有着重要意义,可以有效减轻采煤工作面的危险程度,同时提高煤矿业在燃料市场中的竞争能力。本文简述了瓦斯涌出量预测的价值和曾出现的各种方法,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期瓦斯涌出量预测方法,以某煤矿回采工作面瓦斯涌出量与影响因素为例,建立了GA-LSSVM预测模型,根据上述煤矿的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著优于神经网络的预测结果。