本文關(guān)鍵詞：極限學(xué)習(xí)機在采空區(qū)自然發(fā)火預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：針對采空區(qū)煤炭自然發(fā)火的預(yù)測問題,從溫度、標(biāo)志氣體濃度以及鉆孔參數(shù)3個方面選取了8個相關(guān)因素,利用Logistic回歸分析從中提取出5個相對重要的因素作為預(yù)測模型的輸入,運用極限學(xué)習(xí)機算法進(jìn)行預(yù)測,并采用粒子群算法對極限學(xué)習(xí)機的輸入權(quán)值及隱含層閾值作優(yōu)化選取,以提高其泛化能力及預(yù)測精度,以此建立了PSO-ELM自然發(fā)火預(yù)測模型.選用28組訓(xùn)練樣本和12組檢驗樣本進(jìn)行模型的預(yù)測實驗,結(jié)果表明,基于Logistic回歸分析篩選指標(biāo)后的PSO-ELM模型有較高的預(yù)測精度,是預(yù)測采空區(qū)自然發(fā)火的一個有效方法.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 煤炭自燃 logistic回歸分析 極限學(xué)習(xí)機 粒子群算法 參數(shù)優(yōu)化
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究項目(12YZCZH192)
【分類號】：TD752.2
【正文快照】： 0引言煤礦采空區(qū)自然發(fā)火是影響礦井安全生產(chǎn)的主要災(zāi)害之一.在煤自然發(fā)火研究領(lǐng)域,傳統(tǒng)的預(yù)測預(yù)報方法主要有自燃傾向性法、因素綜合評判法、經(jīng)驗統(tǒng)計法、數(shù)學(xué)模型法、標(biāo)志氣體分析法、測溫法,但以上方法都有不足之處[1-3].煤層自燃是一個由內(nèi)外因素綜合作用而產(chǎn)生的復(fù)雜理化

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3 肖e，

本文編號：840826