基于改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测研究

发布时间：2018-06-02 19:26

  本文选题：粒子群优化算法 + 煤与瓦斯突出　； 参考：《煤炭技术》2017年09期

【摘要】：为提高最小二乘支持向量机的预测精度,拓展其应用范围,采用改进后的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,并应用于芦岭煤矿煤与瓦斯突出危险性类型预测。结果表明优化后的模型比神经网络预测的结果精度高,总体效果良好。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of least squares support vector machine (LS-SVM) and expand its application range, the improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of LS-SVM. It is applied to predict the dangerous types of coal and gas outburst in Luling coal mine. The results show that the optimized model has higher precision and better overall effect than that of neural network.
【作者单位】： 中国矿业大学资源与地球科学学院;中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(41672324;41430317) 国家科技重大专项(2016ZX05044-002)
【分类号】：TD713.2

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本文编号：1969910