【摘要】：針對回采工作面瓦斯涌出這樣復(fù)雜的動態(tài)變化系統(tǒng),提出了改進(jìn)的和聲搜索算法(IHS)與正則極速學(xué)習(xí)機(jī)(RELM)相結(jié)合的預(yù)測方法。對和聲搜索算法的基本原理進(jìn)行了研究,通過采用動態(tài)變化的PAR和BW值,優(yōu)化和聲搜索算法的全局搜索能力;利用IHS選取RELM中的輸入層權(quán)值(IW)和隱含層閾值(B),以均方根誤差為目標(biāo)函數(shù),提高了算法的預(yù)測精度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過與已有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM預(yù)測模型作對比,該方法具有更好的預(yù)測效果。
[Abstract]:In view of the complex dynamic change system of gas emission in mining face, an improved harmonic search algorithm (IHS) and a regular extreme learning machine (RELM) are proposed to predict the gas emission. The basic principle of harmony search algorithm is studied. The global search ability of harmony search algorithm is optimized by adopting dynamic PAR and BW values. The prediction accuracy of the algorithm is improved by using IHS to select the input layer weight (IW) in RELM and the hidden layer threshold (B), to take the root mean square error as the objective function. The simulation results show that the proposed method has better prediction effect than the existing BP neural network and SVM prediction model.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號:70971059)
【分類號】：TD712.5

【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：2212493