本文選題：主成分分析 + 支持向量機　； 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2015年05期

【摘要】：為預(yù)測回采工作面瓦斯涌出量,采用主成分分析(PCA)與遺傳算法(GA)優(yōu)化支持向量機(SVM)相耦合的方法,在樣本數(shù)據(jù)的篩選上汲取主成分分析數(shù)據(jù)降維的優(yōu)點,使選擇的數(shù)據(jù)樣本簡潔且更具代表性;充分利用支持向量機訓(xùn)練速度快、能夠獲得全局最優(yōu)解且具有良好泛華性能的特點,將遺傳算法與其相結(jié)合,尋找最優(yōu)的懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g;建立基于PCA-GA-SVM的回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測模型,并在實際中得到成功應(yīng)用.研究結(jié)果表明:該預(yù)測模型預(yù)測的最大相對誤差為16.15%,最小相對誤差為2.43%,平均相對誤差為13.25%,相比其他預(yù)測模型有更強的泛化能力和更高的預(yù)測精度.
[Abstract]:In order to predict the gas emission in mining face, the method of coupling principal component analysis (PCA) and genetic algorithm (GA) to optimize support vector machine (SVM) is adopted, and the advantages of dimensionality reduction of principal component analysis (PCA) data are derived from the screening of sample data. It makes the selected data sample simple and more representative, makes full use of the fast training speed of support vector machine, can obtain the global optimal solution and has good flooding performance, and combines genetic algorithm with it. The optimal penalty parameter c and kernel function parameter g are found, and the prediction model of gas emission in mining face based on PCA-GA-SVM is established and successfully applied in practice. The results show that the maximum relative error of the prediction model is 16.15, the minimum relative error is 2.43 and the average relative error is 13.25. Compared with other prediction models, the prediction model has stronger generalization ability and higher prediction accuracy.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;礦山熱動力災(zāi)害與防治教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51174109)
【分類號】：TD712.5

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2052519