【摘要】：為提高工作面瓦斯涌出量預(yù)測的效率和準(zhǔn)確率,提出了一種將遺傳算法(GA)與極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)相結(jié)合的瓦斯涌出量預(yù)測的新方法。為了避免ELM受輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差隨機(jī)性的影響,算法采用GA對ELM的輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差進(jìn)行優(yōu)化,建立GA-ELM瓦斯涌出量預(yù)測模型。利用某礦瓦斯涌出量相關(guān)數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行了實(shí)例分析,將ELM、SVM和BP算法預(yù)測結(jié)果與該模型進(jìn)行了對比分析。結(jié)果表明:GA-ELM模型具有較高的預(yù)測精度,可以相對準(zhǔn)確、高效地對工作面的瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測。
[Abstract]:In order to improve the efficiency and accuracy of gas emission prediction in working face, a new method combining genetic algorithm (GA) with extreme learning machine (ELM) is proposed. In order to avoid the randomness of input weight matrix and hidden layer deviation in ELM, GA is used to optimize the input weight matrix and hidden layer deviation of ELM, and the prediction model of GA-ELM gas emission is established. The model is analyzed by using the relevant data of gas emission in a certain mine. The prediction results of ELM,SVM and BP algorithms are compared with the model. The results show that the GA-ELM model has higher prediction accuracy and can be used to predict the gas emission of the working face with relative accuracy and efficiency.
【作者單位】： 南陽理工學(xué)院軟件學(xué)院;
【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：2400184