针对瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,提出将扩展卡尔曼滤波算法与Elman神经网络有机结合并应用于瓦斯涌出非线性系统的动态辨识.带有整定因子的EKF滤波器通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于EKF-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型,利用矿井监测到的各项历史数据进行预测试验.研究结果表明:该模型的预测平均相对误差为1.67%;平均相对变动值ARV为0.000 768 1.EKF优化后的Elman神经网络预测模型相比于其他预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力.
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