本文選題：煤與瓦斯突出　切入點(diǎn)：預(yù)測模型　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：較高精度的煤與瓦斯突出預(yù)測是煤礦安全生產(chǎn)的必要前提和保證。為了提高煤與瓦斯突出預(yù)測模型的預(yù)測精度,提出了一種改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)煤與瓦斯突出預(yù)測模型。首先利用核主成分分析法對(duì)煤與瓦斯突出的影響指標(biāo)進(jìn)行降維簡化處理,提取指標(biāo)數(shù)據(jù)的主成分序列;把主成分序列分為訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本,然后在訓(xùn)練階段,使用訓(xùn)練樣本通過結(jié)合了全局搜索和局部搜索的文化基因算法對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入權(quán)值和隱含層偏差進(jìn)行優(yōu)化,得到最佳預(yù)測模型;最后,在最佳預(yù)測模型中,用驗(yàn)證樣本對(duì)煤與瓦斯突出強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測。通過實(shí)例驗(yàn)證,該模型能夠有效預(yù)測煤與瓦斯突出強(qiáng)度。與BP、SVM、ELM、KPCA-ELM等預(yù)測模型相比,該模型具有更高的預(yù)測精度。
[Abstract]:High precision prediction of coal and gas outburst is the prerequisite and guarantee of coal mine safety production. In order to improve the prediction accuracy of coal and gas outburst prediction model, An improved prediction model of coal and gas outburst is presented in this paper. Firstly, the influence index of coal and gas outburst is reduced by kernel principal component analysis, and the principal component sequence of index data is extracted. The principal component sequence is divided into training samples and verification samples. Then, in the training stage, the input weights and hidden layer deviations of the learning machine are optimized by using the cultural gene algorithm which combines global search and local search. Finally, in the best prediction model, the strength of coal and gas outburst is predicted by using the verification sample. The model can effectively predict the strength of coal and gas outburst, compared with the BPSVM / ELMKPCA-ELM prediction model. The model has higher prediction accuracy.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118;70971059) 遼寧省科技攻關(guān)項(xiàng)目(2011229011) 遼寧省教育廳基金項(xiàng)目(L2012119)
【分類號(hào)】：TD713

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本文編號(hào)：1580864