基于蚁群粒子群混合算法与LS-SVM瓦斯涌出量预测

发布时间：2017-09-23 07:29

  本文关键词：基于蚁群粒子群混合算法与LS-SVM瓦斯涌出量预测

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【摘要】：为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的蚁群(ACO)粒子群(PSO)混合算法优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对LS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ进行寻优,建立了基于蚁群粒子群混合算法优化的瓦斯涌出量预测模型,并根据赵各庄矿矿井监测到的各项历史数据进行实例分析。实验结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为1.05%,最小相对误差为0.28%,平均相对误差为0.75%。较其他预测模型拥有更强的泛化能力和更高的预测精度。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【关键词】： 瓦斯涌出量 非线性动态预测 蚁群算法 粒子群算法 最小二乘支持向量机
【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】： 瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素之一[1]。准确预测瓦斯的涌出量,提前采取有效的防治手段是预防煤矿瓦斯灾害的关键所在[2]。至今为止,国内外学者已经研究过多种煤矿瓦斯量涌出的预测方法。目前所使用的瓦斯量涌出预测方法有:矿山统计法、瓦斯地质数学模型法、分源预测法等

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本文编号：903987