煤与瓦斯突出预测的NN-SVM模型

发布时间：2018-01-25 00:36

  本文关键词： 煤与瓦斯突出 预测模型 邻域粗糙集理论 改进的支持向量机　出处：《传感技术学报》2016年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高煤与瓦斯突出预测的精度和速度,通过基于邻域粗糙集(NRS)理论对特征向量降维,提取出影响煤与瓦斯突出的核心致突因素,采用改进的支持向量机(NN-SVM)理论来构建煤与瓦斯突出风险与由各种致突因素组成的特征向量之间的非线性关系。从而建立了基于邻域粗糙集(NRS)与改进的支持向量机(NN-SVM)相结合的煤与瓦斯突出预测模型。实验结果表明,该预测模型预测精度高,运算速度更快,同时还具有很好的泛化能力。
[Abstract]:In order to improve the coal and gas outburst prediction accuracy and speed, through the neighborhood based on Rough Set (NRS) to reduce the dimensionality of the feature vector extracted from the core theory, influence of coal and gas outburst mutagenic factors, using the improved support vector machine (NN-SVM) theory to construct the nonlinear relationship between the risk of coal and gas outburst and by various mutagenic components of feature vectors. So as to establish a neighborhood based on Rough Set (NRS) and improved support vector machine (NN-SVM) model for predicting coal and gas outburst combination. The experimental results show that the prediction model has high prediction accuracy, faster operation speed, but also has good generalization ability.

【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【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】：TD713.2
【正文快照】： 煤与瓦斯突出是煤矿重大灾害之一,制约着我国煤矿的安全生产和煤矿工业的发展。由于煤与瓦斯突出的产生是受地应力、煤层瓦斯、煤层机构等因素共同作用的结果[1],导致突出发生的各种因素和条件又相互制约,相互影响,所以煤与瓦斯突出的预测一直是世界性难题。如何更加科学地精，

本文编号：1461483