本文關(guān)鍵詞：煤與瓦斯突出強(qiáng)度的FOA-SVM預(yù)測(cè)模型與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 煤與瓦斯突出 Karhunen-Loève變換 支持向量機(jī) 特征提取 果蠅算法

【摘要】：為了能夠?qū)γ号c瓦斯突出進(jìn)行準(zhǔn)確的辨識(shí),本文提出將果蠅算法(FOA)與支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法。首先通過(guò)Karhunen-Loève變換(K-L變換)進(jìn)行特征提取,降低特征向量的維數(shù),減小運(yùn)算量;然后將經(jīng)過(guò)K-L變換的樣本作為FOA-SVM模型輸入,通過(guò)果蠅算法全局尋優(yōu),自動(dòng)搜索符合本預(yù)測(cè)模型最佳參數(shù)組合。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練與仿真表明:本文提出的方法具有設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,辨識(shí)精度高、推廣能力強(qiáng)的特點(diǎn),為煤礦災(zāi)害預(yù)測(cè)提供理論支持。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;遼寧朝陽(yáng)師范高等專(zhuān)科學(xué)校數(shù)計(jì)系;
【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(UPRP20140464)
【分類(lèi)號(hào)】：TD713
【正文快照】： 煤與瓦斯突出是一種迅速而強(qiáng)烈的動(dòng)力現(xiàn)象,統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度才可以提高,而由于受作業(yè)環(huán)境的影常表現(xiàn)為在瞬間將大量的煤從煤體中拋向巷道或響,煤與瓦斯突出的樣本量往往是有限的[6],使得神工作空間,并伴有大量瓦斯涌出[1],突出往往會(huì)給礦經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方面受到制約;遺

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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5 曹W毩，

本文編號(hào)：1221260