煤与瓦斯突出强度的FOA-SVM预测模型与应用
本文关键词:煤与瓦斯突出强度的FOA-SVM预测模型与应用
更多相关文章: 煤与瓦斯突出 Karhunen-Loève变换 支持向量机 特征提取 果蝇算法
【摘要】:为了能够对煤与瓦斯突出进行准确的辨识,本文提出将果蝇算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合的预测方法。首先通过Karhunen-Loève变换(K-L变换)进行特征提取,降低特征向量的维数,减小运算量;然后将经过K-L变换的样本作为FOA-SVM模型输入,通过果蝇算法全局寻优,自动搜索符合本预测模型最佳参数组合。通过对预测模型的训练与仿真表明:本文提出的方法具有设计实现简单,辨识精度高、推广能力强的特点,为煤矿灾害预测提供理论支持。
【作者单位】: 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;辽宁朝阳师范高等专科学校数计系;
【基金】:国家自然科学基金项目(51274118) 辽宁省教育厅基金项目(UPRP20140464)
【分类号】:TD713
【正文快照】: 煤与瓦斯突出是一种迅速而强烈的动力现象,统的预测精度才可以提高,而由于受作业环境的影常表现为在瞬间将大量的煤从煤体中抛向巷道或响,煤与瓦斯突出的样本量往往是有限的[6],使得神工作空间,并伴有大量瓦斯涌出[1],突出往往会给矿经网络在煤与瓦斯突出预测方面受到制约;遗
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5 曹W毩,
本文编号:1221260
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