基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

发布时间：2017-08-11 21:08

  本文关键词：基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

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【摘要】：瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计(DE-EDA)算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群(PSO)算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【关键词】： 无线传感网络 瓦斯浓度预测 支持向量机 参数优化 差分进化 分布估计算法 预测模型
【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
【正文快照】： 煤矿瓦斯浓度作为影响煤矿安全生产的一个重要参数,它直接关系着煤矿的经济发展以及工作人员的生命安全[1-2]。具体表现为:当瓦斯浓度过度升高时,空气中的氧气含量就会降低从而导致人员窒息;瓦斯浓度达到一定量时遇明火会燃烧或爆炸或者引发瓦斯突出,瓦斯突出爆炸能产生1 850

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