基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究

发布时间：2019-08-08 06:36

【摘要】：为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行之有效的方法。并用CSO算法对RVM瓦斯涌出量预测模型的核函数权重p和高斯核参数σ快速寻优。利用矿井无线传感器网络检测到的各项历史数据试验。结果表明,相比BP、SVM算法,该耦合模型有效提高了预测精度,具有更好的泛化能力,为矿井瓦斯预测提供理论支持。
[Abstract]:In order to monitor and accurately predict the absolute gas emission from coal mining face in real time, a cat swarm algorithm (CSO) is proposed to optimize the absolute gas emission prediction method of correlation support vector machine (RVM). The combined kernel function of correlation vector machine can realize the information fusion of multi-feature space, which provides an effective method for the prediction and modeling of finite samples and high-dimensional gas emission. The kernel function weight p and Gaussian kernel parameter 蟽 of RVM gas emission prediction model are quickly optimized by CSO algorithm. The test of historical data detected by mine wireless sensor network. The results show that compared with BP,SVM algorithm, the coupling model effectively improves the prediction accuracy and has better generalization ability, which provides theoretical support for mine gas prediction.
【作者单位】：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51274118) 辽宁省教育厅基金项目(L2012119) 辽宁省科技攻关项目(2011229011)
【分类号】：TD712.5;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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