本文關(guān)鍵詞：基于蟻群粒子群混合算法與LS-SVM瓦斯涌出量預(yù)測(cè)

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【摘要】：為有效預(yù)防瓦斯災(zāi)害,以預(yù)測(cè)礦井瓦斯涌出量為研究目的,提出經(jīng)改進(jìn)的蟻群(ACO)粒子群(PSO)混合算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM),并用其預(yù)測(cè)非線性動(dòng)態(tài)瓦斯涌出量。算法通過對(duì)LS-SVM的正則化參數(shù)C和高斯核參數(shù)σ進(jìn)行尋優(yōu),建立了基于蟻群粒子群混合算法優(yōu)化的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型,并根據(jù)趙各莊礦礦井監(jiān)測(cè)到的各項(xiàng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的最大相對(duì)誤差為1.05%,最小相對(duì)誤差為0.28%,平均相對(duì)誤差為0.75%。較其他預(yù)測(cè)模型擁有更強(qiáng)的泛化能力和更高的預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 瓦斯涌出量 非線性動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè) 蟻群算法 粒子群算法 最小二乘支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(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
【正文快照】： 瓦斯是影響煤礦安全生產(chǎn)的重要因素之一[1]。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)瓦斯的涌出量,提前采取有效的防治手段是預(yù)防煤礦瓦斯災(zāi)害的關(guān)鍵所在[2]。至今為止,國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)研究過多種煤礦瓦斯量涌出的預(yù)測(cè)方法。目前所使用的瓦斯量涌出預(yù)測(cè)方法有:礦山統(tǒng)計(jì)法、瓦斯地質(zhì)數(shù)學(xué)模型法、分源預(yù)測(cè)法等

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：903987