【摘要】：為對井下瓦斯涌出量進行預(yù)測,采用主成分分析與改進極限學(xué)習(xí)機相結(jié)合的方法,在樣本數(shù)據(jù)的篩選上吸取主成分分析數(shù)據(jù)降維的優(yōu)點;充分利用極限學(xué)習(xí)機訓(xùn)練速度快、能夠獲得全局最優(yōu)解且具有良好的泛華性能的特點,將遺傳算法與其相結(jié)合,選擇最優(yōu)的輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差,避免隨機產(chǎn)生所造成的誤差.利用編寫程序確定隱含層神經(jīng)元個數(shù),比依靠經(jīng)驗更為準(zhǔn)確,在實際中得到成功應(yīng)用.研究結(jié)果表明:運用PCA-GA-ELM預(yù)測模型最大相對誤差為19.58%,最小相對誤差為0.8%,平均相對誤差為6.0551%.從預(yù)測模擬結(jié)果可以看出,利用主成分分析與改進極限學(xué)習(xí)機相結(jié)合模型進行預(yù)測,結(jié)果準(zhǔn)確可靠,克服了以往模型的不足.
【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;東北煤田地質(zhì)局一0七勘探隊;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51004062) 遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(L2012122)
【分類號】：TD712.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2534645