基于相关向量机的瓦斯涌出量不确定性预测

发布时间：2019-07-24 16:40

【摘要】：为了分析瓦斯涌出量预测结果的不确定性,提出一种基于相关向量机的估计方法:依据稀疏贝叶斯学习模型,计算瓦斯涌出量样本空间的稀疏相关支持向量和相应的超参数,再计算预测结果的均值和方差,从而得出瓦斯涌出量预测结果的概率分布和置信区间。分析结果表明,3组检验样本的平均预测误差为1.74%,其实际值均在置信度为97%的置信区间内,与实际情况相符,这说明采用该方法可以得出瓦斯涌出量预测结果的概率分布,且具有预测精度高、所需支持向量少的优点。
【图文】：

Γ嘌鈀夷芄坏玫皆げ饨峁鉨母怕?分布和置信区间。1预测方法煤矿瓦斯分布区域的模糊性和不确定性可以由瓦斯涌出量相关影响因素反映。预测时，将瓦斯涌出量的相关影响因素从统计数据中提出来，作为特征向量X，构成反映瓦斯涌出量变化的特征空间，与之相应的瓦斯涌出量为D，分别表示为X=X1X2鐤Xn=x11x12…x1nx21x22…x2n鐤鐤鐤xn1xn2…xnn(1)D=d1d2鐤dn(2)预测模型如图1所示。预测步骤:在ＲVM中训练瓦斯涌出量D及其特征向量X，依据稀疏贝叶斯后验概率模型，得到X的稀疏相关支持向量和相应的超参数;对于给定的检验样本X*，计算得到瓦斯涌出量的预测均值和预测方差，从而得出预测结果的概率分布和概率密度函数。图1预测模型2基于ＲVM的瓦斯涌出量回归分析设瓦斯涌出量决策空间为T，其相关影响因素的样本空间为I，则X，

本文编号：2518758