本文關(guān)鍵詞：基于灰色支持向量機(jī)的煤層氣單井采氣參數(shù)預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)灰色理論非線性逼近能力有限、預(yù)測(cè)精度不高和支持向量機(jī)模型參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響極大的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的灰色支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。首先,通過(guò)灰色模型對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)生成,減少原始時(shí)間序列的隨機(jī)性,增加原始時(shí)間序列的規(guī)律性。然后,利用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型對(duì)煤層氣單井采氣參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后,將預(yù)測(cè)后的結(jié)果進(jìn)行累減處理,得到預(yù)測(cè)結(jié)果。針對(duì)原始粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)模型參數(shù)容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),將遺傳算法中的選擇和交叉算子操作與傳統(tǒng)粒子群算法相結(jié)合,并對(duì)原始粒子群算法的更新方程進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)表明,單一的灰色理論模型和支持向量機(jī)模型的預(yù)測(cè)精度有限,基于改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的灰色支持向量機(jī)模型對(duì)煤層氣的采氣參數(shù)的預(yù)測(cè)精度更高,新模型不僅具有良好的學(xué)習(xí)能力和訓(xùn)練效果,而且具有良好的泛化能力,可以很有效地應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中。
【作者單位】： 大連理工大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 煤層氣 灰色理論 支持向量機(jī) 參數(shù)預(yù)測(cè) 粒子群算法
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2011ZX05039)
【分類號(hào)】：TE37;TP18
【正文快照】： 0引言煤層氣[1]以物理吸附狀態(tài)存在煤巖中,在煤層氣單井中,通過(guò)抽水泵連續(xù)排除井中的水,使煤層中的壓力降低,當(dāng)煤層中的縫隙壓力低于甲烷的臨界吸附力時(shí),煤層氣便以游離態(tài)從煤儲(chǔ)層中解析出來(lái),煤層氣進(jìn)入集氣管集中到中央集氣廠統(tǒng)一處理,根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)分析影響單井煤層氣排

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10 侯澍e，

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