改进的粒子群支持向量机预测瓦斯涌出量

发布时间：2018-07-07 14:26

  本文选题：支持向量回归机 + 混沌　； 参考：《矿业安全与环保》2015年02期

【摘要】：提出一种基于改进的粒子群参数优化的支持向量回归机算法(IPSO-SVR),该方法引入混沌映射及网格分区寻参思想,能避免粒子群算法(PSO)陷入局部最优解。使用IPSO-SVR算法建立瓦斯涌出量预测模型,结果表明基于IPSO算法寻优参数建立的瓦斯涌出量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果。与粒子群优化参数的支持向量回归机(PSO-SVR)模型、广义回归神经网络(GRNN)模型进行比较,IPSO-SVR模型预测效果明显优于PSO-SVR和GRNN模型,可用于瓦斯涌出量的实际预测,表明所提出的IPSO算法是选取SVR参数的有效方法。
[Abstract]:A support vector regression algorithm (IPSO-SVR) based on improved particle swarm optimization (PSO) parameter optimization is proposed. This method can avoid PSO from falling into local optimal solution by introducing chaotic mapping and searching parameters of grid partition. IPSO-SVR algorithm is used to establish the prediction model of gas emission. The results show that the prediction model of gas emission volume based on IPSO algorithm optimization parameters established by support vector regression has a good prediction effect. Compared with the support vector regression (PSO-SVR) model with particle swarm optimization parameters and the generalized regression neural network (GRNN) model, the prediction effect of IPSO-SVR model is better than that of PSO-SVR and GRNN model, and it can be used to predict the gas emission. It is shown that the proposed IPSO algorithm is an effective method for selecting SVR parameters.
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;江苏师范大学计算科学与技术学院;中国矿业大学安全学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61303183) 江苏省自然科学基金项目(BK20130204) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120095120023)
【分类号】：TD712;TP18

【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：2105241