基于PCA-FIG-SVM的瓦斯绝对涌出量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于PCA-FIG-SVM的瓦斯绝对涌出量预测方法，属于煤矿回采工作面瓦斯绝对涌出量的预测方法，包括下列步骤：(1)瓦斯绝对涌出量监测数据及影响因素的收集；(2)对影响因素数据进行主成分建模，重构主成分；(3)对瓦斯绝对涌出量监测数据构成的时间序列进行模糊信息粒化；(4)建立粒化数据的支持向量机回归模型；(5)瓦斯绝对涌出量预测。本发明提出一种新的瓦斯绝对涌出量变化趋势的预测模型，重点研究变化趋势和变化的空间范围，利用主成分分析提取主成分，有效减小冗杂信息的影响，减小SVR模型的输入维数，其设计原理可靠，预测方法简单，预测精度高，预测环境友好。