基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测

发布时间：2019-11-29 20:52

【摘要】：针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。
【图文】：

等式约束，其算法可转化为解线性方程组，具有求解速度快的优点［12］。但同时失去了传统SVM的稀疏性和鲁棒性等优点［13］。为了克服LS-SVM丢失鲁棒性的问题，提出了利用柯西分布加权优化LS-SVM，不仅较好地克服了噪声中野点带来的不良影响，而且克服了WLS-SVM在实际过程辨识中建模数据对过程模态的描述不充分和辨识模型的过度拟合等问题。本文将改进的粒子群优化算法与CWLS-SVM结合，建立瓦斯涌出量预测模型，并通过试验来证明模型的有效性。通过优化预测模型中的参数，提高了预测精度，运算速度和稳定性。图1无线传感器网络瓦斯监控系统图1无线传感器网络井下监测系统煤矿瓦斯监测系统是集传感器、执行器、控制器和通讯装置于一体，通过无线通信方式形成的一个多跳、自组织网络系统，感知、采集和处理网络覆盖区域中可感知对象的信息。从图1可以看出，煤矿瓦斯监测系统由通过光纤连接的井上和井下两部分组成。井上为监控系统，由负责接收并存储井下监控系统传输数据信息的服务器和负责访问服务器数据库的监控终端组成。井下数据采集传输系统主要由包括固定节点和移动矿帽节点的无线传感网络节点、串口转以太网交换机、光纤网络构成。无线传感器网络节点通过无线传感网络将采集管辖区域内的瓦斯浓度传输到网关节点。串口转以太网交换机通过光纤网将井下各区域数据传输到井上瓦斯监控平台，经处理后实时显示瓦斯浓度。在利用无线传感器网络对矿井各采集工作面进行实时监测的同时，本文利用MPSO-CWLS-SVM算法实现对瓦斯涌出量的准确预测，为煤矿瓦斯灾害防治提供理论支持。2基于柯西分布加权最小二乘支持向量机为了克服LS-SVM丢失鲁棒性和稀疏性及WLS-SVM噪声中野点带来不良影响的问题，本文提出用柯西分布加权

【参考文献】

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本文编号：2567613