基于PCA-RVM的煤矿瓦斯浓度预测研究

摘要

为实现煤矿瓦斯零超限,降低煤矿瓦斯事故发生概率,在总结瓦斯浓度影响因素的基础上,引入PCA算法对影响因素降维分析,进而基于相关向量机(RVM)原理,构建了基于PCA-RVM的煤矿瓦斯浓度预测模型,同时引入BP神经网络模型进行对比分析,以九鑫煤业205工作面瓦斯浓度为数据样本进行验证。研究结果表明,基于PCA-RVM的煤矿瓦斯浓度预测模型能更好地预测瓦斯浓度,预测精度优于改进BP神经网络模型。