本文選題：煤與瓦斯突出 + 突出預(yù)測�。� 參考：《中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)》2015年05期

【摘要】：為快速、有效地對煤與瓦斯突出類型作出預(yù)測,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)和因子分析模型對所選主要的判別指標(biāo)進(jìn)行分析提取,利用量子遺傳算法(QGA)對最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的參數(shù)作尋優(yōu)處理,最終建立QGA-LSSVM煤與瓦斯突出預(yù)測模型。選取從硯石臺礦區(qū)歷史實(shí)測的數(shù)據(jù),以96∶20的比例對該模型進(jìn)行訓(xùn)練與測試,并將預(yù)測結(jié)果與其他預(yù)測模型的預(yù)測效果進(jìn)行了比較。研究結(jié)果表明:對判別指標(biāo)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析可以有效去除對煤與瓦斯突出影響作用小的指標(biāo);用因子分析進(jìn)行公共因子提取,可以有效減少數(shù)據(jù)信息冗余;利用QGA優(yōu)化的LSSVM模型能使結(jié)果避免陷入局部最優(yōu)解,用該模型可以有效預(yù)測煤與瓦斯突出類型,誤判率為0。
[Abstract]:For fast, effective forecast of coal and gas outburst type, using the grey correlation analysis and factor model of the selected indexes mainly analyzed and extracted, using quantum genetic algorithm (QGA) of the least squares support vector machine (LSSVM) for the parameter optimization process, finally establish the prediction model of coal and gas outburst QGA-LSSVM. Select from the historical data of Shitai mining area ", with 96: 20 ratio of the model was trained and tested, and the effect of prediction results with other prediction model were compared. The results show that: the method of grey relational analysis can effectively remove the effects of the parameters influence on coal and gas outburst of discrimination index; public factors extracted by factor analysis, can effectively reduce the data redundancy; using LSSVM QGA optimization model can make the results to avoid falling into local optimal solution, the model can be used Effect prediction of coal and gas outburst type, the rate of misjudgment is 0.

【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(713711091) 遼寧省教育廳基金項(xiàng)目(L14BTJ004) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2010FL012) 校企調(diào)研基金資助(SCDY2012018)
【分類號】：TD713

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1747079