為有效預(yù)測礦井內(nèi)煤與瓦斯突出的危險程度,對其影響因素做了分析與探討,分別構(gòu)建了基于粒子群優(yōu)化算法以及遺傳算法支持向量機的煤與瓦斯突出預(yù)測模型,并且通過實例對兩種模型預(yù)測的準確性進行了驗證。分別利用單項以及綜合指標、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及PSO-SVM模型、GASVM模型,對寺河煤礦二號井的突出區(qū)域進行預(yù)測比較。結(jié)果表明,PSO-SVM的預(yù)測模型不僅可以在小樣本數(shù)據(jù)中預(yù)測出煤與瓦斯突出程度的大小,而且綜合預(yù)測結(jié)果更加精確,其在解決礦井內(nèi)煤與瓦斯突出的小樣本數(shù)據(jù)中顯示出更加強大、通用的性能。 

【文章來源】：陜西煤炭. 2020,39(02)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

PSO-SVM模型流程圖

遺傳優(yōu)化算法支持向量機模型:通過對遺傳算法相關(guān)知識的研究可知其在處理非線性問題中具有一定的搜尋能力。所以，在選擇支持向量機的最佳參數(shù)中，可以看作對懲罰因子以及核函數(shù)的優(yōu)化處理的過程�；诖�，本文中提出根據(jù)遺傳算法優(yōu)化的支持向量機的分類預(yù)測模型，其模型算法如下。(1)二進制編碼，第一步要給初始支持向量機中的懲罰因子C以及核函數(shù)參數(shù)δ一個范圍比較大的搜尋空間，第二步即可在此空間內(nèi)把懲罰因子C以及核函數(shù)參數(shù)δ的數(shù)值替換成可以被遺傳算法接受的染色體;(2)明確適應(yīng)度函數(shù)，本文中的目標函數(shù)為3折交叉驗證的準確率，根據(jù)交叉驗證的思想能夠有效地選取懲罰因子以及核函數(shù)的相關(guān)參數(shù);(3)使初始的種群產(chǎn)生出來，對各個個體的適應(yīng)度進行計算分析，明確適應(yīng)度的標準準則;(4)依次進行一系列的操作—選擇、交叉及變異，對適應(yīng)度的數(shù)值進行更新;(5)判定其是否達到計算停止的條件，如果適應(yīng)度的值和設(shè)定的標準值幾乎沒有差別時，則可以輸出最佳解;相反，不符合時返回到第四步繼續(xù)操作直到符合要求;(6)根據(jù)最佳C與δ建立遺傳優(yōu)化算法支持向量機的預(yù)測模型，其流程圖如圖2所示。1.2 預(yù)測模型

PSO-SVM預(yù)測模型:基于Matlab并且結(jié)合SVM工具箱，編寫出礦井內(nèi)煤與瓦斯突出的PSO-SVM程序，最后優(yōu)化處理懲罰因子C以及核函數(shù)參數(shù)δ。(1)對PSO-SVM模型的初始參數(shù)進行設(shè)定:懲罰因子C的搜尋范圍在0.1～100;參數(shù)δ的搜尋范圍在0.1～1 000;粒子規(guī)模是20，循環(huán)迭代次數(shù)是200;(2)利用3折交叉驗證的思想，把其準確率看作適應(yīng)度函數(shù)，進行計算并讀取樣本基礎(chǔ)參數(shù);(3)如果程序運行到滿足停止的條件時即可終止，其粒子的最佳以及平均適應(yīng)度如圖3所示。由圖3可以看出，3折交叉驗證的準確率約為83.333%，得到的最優(yōu)參數(shù)懲罰因子C=0.1，核函數(shù)參數(shù)δ=750.062 8。

【參考文獻】：
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