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一種改進的極限學習機煤與瓦斯突出預測模型

發(fā)布時間:2018-03-07 20:38

  本文選題:煤與瓦斯突出 切入點:預測模型 出處:《傳感技術學報》2016年01期  論文類型:期刊論文


【摘要】:較高精度的煤與瓦斯突出預測是煤礦安全生產的必要前提和保證。為了提高煤與瓦斯突出預測模型的預測精度,提出了一種改進的極限學習機煤與瓦斯突出預測模型。首先利用核主成分分析法對煤與瓦斯突出的影響指標進行降維簡化處理,提取指標數據的主成分序列;把主成分序列分為訓練樣本和驗證樣本,然后在訓練階段,使用訓練樣本通過結合了全局搜索和局部搜索的文化基因算法對極限學習機的輸入權值和隱含層偏差進行優(yōu)化,得到最佳預測模型;最后,在最佳預測模型中,用驗證樣本對煤與瓦斯突出強度進行預測。通過實例驗證,該模型能夠有效預測煤與瓦斯突出強度。與BP、SVM、ELM、KPCA-ELM等預測模型相比,該模型具有更高的預測精度。
[Abstract]:High precision prediction of coal and gas outburst is the prerequisite and guarantee of coal mine safety production. In order to improve the prediction accuracy of coal and gas outburst prediction model, An improved prediction model of coal and gas outburst is presented in this paper. Firstly, the influence index of coal and gas outburst is reduced by kernel principal component analysis, and the principal component sequence of index data is extracted. The principal component sequence is divided into training samples and verification samples. Then, in the training stage, the input weights and hidden layer deviations of the learning machine are optimized by using the cultural gene algorithm which combines global search and local search. Finally, in the best prediction model, the strength of coal and gas outburst is predicted by using the verification sample. The model can effectively predict the strength of coal and gas outburst, compared with the BPSVM / ELMKPCA-ELM prediction model. The model has higher prediction accuracy.
【作者單位】: 遼寧工程技術大學電氣與控制工程學院;遼寧工程技術大學機械工程學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(51274118;70971059) 遼寧省科技攻關項目(2011229011) 遼寧省教育廳基金項目(L2012119)
【分類號】:TD713

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本文編號:1580864

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