煤与瓦斯突出预测的GA-SVM模型及应用

发布时间：2018-06-18 05:28

  本文选题：安全工程 + 煤与瓦斯突出　； 参考：《资源开发与市场》2015年02期

【摘要】：为了对煤与瓦斯突出进行有效预测,将遗传算法和支持向量机相结合,提出煤与瓦斯突出预测的GA-SVM模型。以我国典型的煤与瓦斯突出煤矿15个实例为样本,以交叉验证准确率作为遗传算法的适应度函数,搜索得到径向基核SVM最优惩罚因子C=28.8786、宽度函数σ=0.16508,利用最优参数建立煤与瓦斯突出预测GA-SVM模型进行预测,结果与实际完全一致。应用该模型对云南恩洪煤矿8个突出实例进行预测,并与单项指标法、综合指标法和BP神经网络进行比较。研究结果表明,煤与瓦斯突出预测GA-SVM模型具有较高的可靠性和精确性,能对煤与瓦斯突出进行有效预测。
[Abstract]:In order to effectively predict coal and gas outburst, a GA-SVM model for coal and gas outburst prediction is proposed by combining genetic algorithm and support vector machine. Taking 15 typical coal and gas outburst coal mines in China as samples, the accuracy rate of cross-validation is taken as the fitness function of genetic algorithm. The radial basis function kernel SVM optimal penalty factor Cn28.8786 and the width function 蟽 0.16508 are obtained. The GA-SVM model of coal and gas outburst prediction is established by using the optimal parameters, and the results are in good agreement with the actual situation. The model is used to predict 8 outburst cases in Yunnan-Enhong Coal Mine, and compared with single index method, comprehensive index method and BP neural network. The results show that the GA-SVM model for coal and gas outburst prediction has high reliability and accuracy and can effectively predict coal and gas outburst.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学矿业学院;
【基金】：国家自然科学基金(编号:51204086)
【分类号】：TD713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2034323