基于IHS-RELM的回采工作面瓦斯涌出量预测

发布时间：2018-08-30 08:11

【摘要】：针对回采工作面瓦斯涌出这样复杂的动态变化系统,提出了改进的和声搜索算法(IHS)与正则极速学习机(RELM)相结合的预测方法。对和声搜索算法的基本原理进行了研究,通过采用动态变化的PAR和BW值,优化和声搜索算法的全局搜索能力;利用IHS选取RELM中的输入层权值(IW)和隐含层阈值(B),以均方根误差为目标函数,提高了算法的预测精度。仿真实验结果表明,通过与已有的BP神经网络和SVM预测模型作对比,该方法具有更好的预测效果。
[Abstract]:In view of the complex dynamic change system of gas emission in mining face, an improved harmonic search algorithm (IHS) and a regular extreme learning machine (RELM) are proposed to predict the gas emission. The basic principle of harmony search algorithm is studied. The global search ability of harmony search algorithm is optimized by adopting dynamic PAR and BW values. The prediction accuracy of the algorithm is improved by using IHS to select the input layer weight (IW) in RELM and the hidden layer threshold (B), to take the root mean square error as the objective function. The simulation results show that the proposed method has better prediction effect than the existing BP neural network and SVM prediction model.
【作者单位】：辽宁工程技术大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(编号:70971059)
【分类号】：TD712.5

【参考文献】

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【共引文献】

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