煤体瓦斯渗透率的PSO-LSSVM预测模型

发布时间：2018-07-07 08:45

本文选题：渗透率 + 瓦斯　；参考：《煤田地质与勘探》2015年04期

【摘要】：结合有关煤体渗透率的众多研究成果,总结出影响煤体渗透率的3个主要因素为有效应力、温度和瓦斯压力。采用粒子群优化算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化选择,并以上述3个因素和抗压强度为输入值,以渗透率为目标输出值,建立煤体瓦斯渗透率的PSO-LSSVM预测模型。利用25组数据进行PSO-LSSVM模型与BP神经网络及支持向量机的比较实验,PSO-LSSVM预测结果与实际值拟合程度优于其他两个模型,且具有更小的误差。实验结果表明,采用PSO-LSSVM模型可由有效应力、温度和瓦斯压力对渗透率进行较高精度的预测。
[Abstract]:Combined with many research results on coal permeability, three main factors affecting coal permeability are concluded: effective stress, temperature and gas pressure. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize the parameters of least square support vector machine (LSSVM). The PSO-LSSVM prediction model of coal gas permeability is established with the above three factors and compressive strength as input values and permeability as the target output value. The comparison of PSO-LSSVM model with BP neural network and support vector machine using 25 groups of data shows that the prediction result of PSO-LSSVM is better than the other two models, and the error is smaller. The experimental results show that the PSO-LSSVM model can predict permeability accurately by effective stress, temperature and gas pressure.
【作者单位】：辽宁工程技术大学系统工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(70971059) 辽宁省科学研究计划资助项目(2010230004)
【分类号】：TD712

【参考文献】

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【共引文献】

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