【摘要】：為了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)煤礦回采工作面絕對(duì)瓦斯涌出量,提出貓群算法(CSO)優(yōu)化相關(guān)支持向量機(jī)(RVM)的絕對(duì)瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法。相關(guān)向量機(jī)的組合核函數(shù)可實(shí)現(xiàn)多特征空間的信息融合,為有限樣本、高維數(shù)瓦斯涌出量預(yù)測(cè)建模問(wèn)題提供一種行之有效的方法。并用CSO算法對(duì)RVM瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型的核函數(shù)權(quán)重p和高斯核參數(shù)σ快速尋優(yōu)。利用礦井無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)到的各項(xiàng)歷史數(shù)據(jù)試驗(yàn)。結(jié)果表明,相比BP、SVM算法,該耦合模型有效提高了預(yù)測(cè)精度,具有更好的泛化能力,為礦井瓦斯預(yù)測(cè)提供理論支持。
[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.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118) 遼寧省教育廳基金項(xiàng)目(L2012119) 遼寧省科技攻關(guān)項(xiàng)目(2011229011)
【分類號(hào)】：TD712.5;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2524202