發(fā)布時(shí)間：2018-06-02 19:26

  本文選題：粒子群優(yōu)化算法 + 煤與瓦斯突出　； 參考：《煤炭技術(shù)》2017年09期

【摘要】：為提高最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測精度,拓展其應(yīng)用范圍,采用改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法對最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),并應(yīng)用于蘆嶺煤礦煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性類型預(yù)測。結(jié)果表明優(yōu)化后的模型比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的結(jié)果精度高,總體效果良好。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of least squares support vector machine (LS-SVM) and expand its application range, the improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of LS-SVM. It is applied to predict the dangerous types of coal and gas outburst in Luling coal mine. The results show that the optimized model has higher precision and better overall effect than that of neural network.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)資源與地球科學(xué)學(xué)院;中國礦業(yè)大學(xué)煤層氣資源與成藏過程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41672324;41430317) 國家科技重大專項(xiàng)(2016ZX05044-002)
【分類號】：TD713.2

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5 曹W毩，

本文編號：1969910