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一种基于VMD-iCHOA-GRU的矿井涌水量预测方法 

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申请/专利权人:山东科技大学

摘要:本发明公开了一种基于VMD‑iCHOA‑GRU的矿井涌水量预测方法,涉及矿井水害防治领域。该方法包括:首先对原始矿井涌水量数据进行采集,并将采集得到的涌水量数据序列进行归一化处理;然后利用VMD对步骤一中的涌水量数据序列进行模态分解,确定最佳分解模态数K;利用iCHOA算法优化参数设置;基于iCHOA算法对GRU的参数进行优化,之后利用优化后的iCHOA‑GRU模型对各个分量进行预测,得到各个分量的预测结果;将各个分量的预测结果进行重构和反归一化处理,得到原始矿井涌水量数据序列的预测结果;最后对预测结果进行评价,结果认为VMD‑iCHOA‑GRU模型的预测精度更高。

主权项:1.一种基于VMD-iCHOA-GRU的矿井涌水量预测方法,其特征在于,依次包括以下步骤:步骤一、对原始矿井涌水量数据进行采集,并将采集得到的涌水量数据序列进行归一化处理;步骤二、利用VMD对步骤一中的涌水量数据序列进行模态分解,确定最佳分解模态数K;步骤三、利用iCHOA算法优化参数设置;步骤四、基于iCHOA算法对GRU的参数进行优化,在iCHOA算法中,采用Rank-1Lattice序列对种群进行初始化操作,具体步骤如下式所示: 式中,Xi是生成的第i个格点位置,b为基向量,m为正整数向量,mod为逐分量取模运算,t为当前迭代次数,Xi'为更新后的第i个格点位置;黑猩猩各司其职,根据猎物的位置相应改变自身的位置,如下式所示:Xchimpt+1=Xpreyt-a·d式中,Xchimp为当前黑猩猩的位置向量,Xprey为当前猎物的位置向量;a决定黑猩猩与猎物距离的随机向量,当a>1时,表示黑猩猩分散寻找猎物,即进入探索阶段;当a<1时,表示黑猩猩进行攻击行为,加快算法收敛:a=2·f·r1-f式中,f是收敛因子,其大小随迭代次数从2.5非线性减少到0,r1是取值为[0,1]的随机数;因此,a的取值范围是[-f,f];之后再计算黑猩猩与猎物之间的距离,得到黑猩猩群体搜索猎物数学模型;获取余弦动态因子,攻击猎物的数学模型;最终分别得到攻击者、包围者、驱赶者和追捕者与猎物之间的距离;步骤五、利用步骤四得到的优化后的iCHOA-GRU模型对各个分量进行预测,得到各个分量的预测结果;步骤六、将各个分量的预测结果进行重构和反归一化处理,得到原始矿井涌水量数据序列的预测结果;步骤七、选用评价指标对步骤六得到的预测结果进行评价。

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