本文選題：支持向量回歸機(jī) + 混沌��； 參考：《礦業(yè)安全與環(huán)�！�2015年02期

【摘要】：提出一種基于改進(jìn)的粒子群參數(shù)優(yōu)化的支持向量回歸機(jī)算法(IPSO-SVR),該方法引入混沌映射及網(wǎng)格分區(qū)尋參思想,能避免粒子群算法(PSO)陷入局部最優(yōu)解。使用IPSO-SVR算法建立瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型,結(jié)果表明基于IPSO算法尋優(yōu)參數(shù)建立的瓦斯涌出量支持向量回歸預(yù)測(cè)模型具有良好的預(yù)測(cè)效果。與粒子群優(yōu)化參數(shù)的支持向量回歸機(jī)(PSO-SVR)模型、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型進(jìn)行比較,IPSO-SVR模型預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于PSO-SVR和GRNN模型,可用于瓦斯涌出量的實(shí)際預(yù)測(cè),表明所提出的IPSO算法是選取SVR參數(shù)的有效方法。
[Abstract]:A support vector regression algorithm (IPSO-SVR) based on improved particle swarm optimization (PSO) parameter optimization is proposed. This method can avoid PSO from falling into local optimal solution by introducing chaotic mapping and searching parameters of grid partition. IPSO-SVR algorithm is used to establish the prediction model of gas emission. The results show that the prediction model of gas emission volume based on IPSO algorithm optimization parameters established by support vector regression has a good prediction effect. Compared with the support vector regression (PSO-SVR) model with particle swarm optimization parameters and the generalized regression neural network (GRNN) model, the prediction effect of IPSO-SVR model is better than that of PSO-SVR and GRNN model, and it can be used to predict the gas emission. It is shown that the proposed IPSO algorithm is an effective method for selecting SVR parameters.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;江蘇師范大學(xué)計(jì)算科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)安全學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61303183) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20130204) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20120095120023)
【分類號(hào)】：TD712;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2105241