針對(duì)煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)不完整或缺失問題,提出一種基于miss Forest-EGWO-SVM的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型.以淮南地區(qū)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用missForest算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值填補(bǔ);為解決SVM算法性能受參數(shù)影響大的問題,利用高效灰狼算法（EGWO）對(duì)SVM進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu);完善后的數(shù)據(jù)集作為EGWO-SVM模型的輸入進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與其他模型對(duì)比.研究結(jié)果表明:采用missForest填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù),提高了模型的突出事故預(yù)測(cè)率,EGWO-SVM模型能夠有效避免GWO在后期搜索中陷入局部最優(yōu),進(jìn)一步提高了SVM的預(yù)測(cè)精度.研究結(jié)論為缺失數(shù)據(jù)情況下煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)提供了一種途徑. 

【文章來源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,39(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.2predictionresultsofdifferentmodels(d)ELM(e)EGWO-ELM

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3432192