本文選題：滲透率 + 瓦斯　； 參考：《煤田地質(zhì)與勘探》2015年04期

【摘要】：結(jié)合有關(guān)煤體滲透率的眾多研究成果,總結(jié)出影響煤體滲透率的3個主要因素為有效應(yīng)力、溫度和瓦斯壓力。采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇,并以上述3個因素和抗壓強(qiáng)度為輸入值,以滲透率為目標(biāo)輸出值,建立煤體瓦斯?jié)B透率的PSO-LSSVM預(yù)測模型。利用25組數(shù)據(jù)進(jìn)行PSO-LSSVM模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機(jī)的比較實(shí)驗(yàn),PSO-LSSVM預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值擬合程度優(yōu)于其他兩個模型,且具有更小的誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用PSO-LSSVM模型可由有效應(yīng)力、溫度和瓦斯壓力對滲透率進(jìn)行較高精度的預(yù)測。
[Abstract]:Combined with many research results on coal permeability, three main factors affecting coal permeability are concluded: effective stress, temperature and gas pressure. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize the parameters of least square support vector machine (LSSVM). The PSO-LSSVM prediction model of coal gas permeability is established with the above three factors and compressive strength as input values and permeability as the target output value. The comparison of PSO-LSSVM model with BP neural network and support vector machine using 25 groups of data shows that the prediction result of PSO-LSSVM is better than the other two models, and the error is smaller. The experimental results show that the PSO-LSSVM model can predict permeability accurately by effective stress, temperature and gas pressure.
【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)基金項目(70971059) 遼寧省科學(xué)研究計劃資助項目(2010230004)
【分類號】：TD712

【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：2104425