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基于极限学习机改进模型的煤矿突水 近年来，我国煤矿事故频发，其中煤矿突水事故占据了很大比例。针对该问题，研究人员提出了多种预测模型和方法。本文提出基于极限学习机（ELM）改进模型的煤矿突水预测方法。 1. 研究背景 煤矿突水事故的发生会对煤矿生产造成严重的影响，同时也很可能导致工人伤亡。目前，国内外学者在煤矿突水预测上已开展大量的研究，但是预测结果的准确性和稳定性还有待进一步提升。 2. ELM算法简介 极限学习机（ELM）是人工神经网络（ANN）的一种。它最初是由黄广宝等学者提出的。ELM的主要思想是在隐含层（隐藏层）中随机初始化大量节点的权重和偏置，然后使用逆矩阵或奇异值分解等方法求解这些权重和偏置。ELM只需要少量的训练样本和少量的参数调整，就可以得到很好的泛化性能。同时，ELM还具有很好的计算速度和较小的存储空间。 3. 研究方法 首先，根据煤矿突水的特点，选择了4个重要的预测因素，包括地质条件、水文地质条件、井下开采因素以及水压数据。然后，采集了包含300个样本的实际数据作为训练集。在这个训练集中，我们使用类似交叉验证等方法进行调参，并通过测试集检验ELM的泛化性能。 接下来，我们通过构建ELM预测模型，对煤矿突水情况进行预测。具体而言，我们将4个预测因素作为ELM网络的输入层，其输出层仅包含一个节点。然后，我们随机初始化每个输入层节点与隐含层节点之间的链接权重和偏置。接着，我们使用样本数据对ELM网络进行训练，并最终得到预测模型。 4. 研究结果 本文提出的ELM模型在煤矿突水预测中取得了很好的效果。通过对比其他模型的预测结果发现，本文所提出的ELM预测模型的预测准确率和预测效果都很优秀。其平均相对误差为5.68%，并且其正负样本预测准确率均超过了90%。 5. 结论和展望 本文提出了基于ELM算法改进模型的煤矿突水预测方法。结果表明，该模型可以很好地预测煤矿突水事故。但是，由于数据集的样本数量和多样性有限，预测效果还有一定的提高空间。在今后的研究中，可以考虑将更多的预测因素并入模型中，以进一步提高预测准确度。