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摘要

煤与瓦斯突出事故是煤矿安全生产的首要威胁，其危害性随着开采深度的增

加正呈现日益加剧的趋势。准确进行瓦斯突出危险性预测工作成为亟待解决的重

要任务。然而，瓦斯突出发生时的数据难以收集，造成了瓦斯突出数据集类别样

本存在不平衡的问题，极限学习机（ExtremeLearningMachines，ELM）对不均

衡预测问题具有较高的适应性。因此，本文提出了一种非均衡样本下改进极限学

习机的煤与瓦斯突出预测模型，主要研究内容如下：

（1）为解决煤与瓦斯突出预测影响因素众多且存在复杂