本文關(guān)鍵詞：基于PCA-PSOSVM的煤自燃程度預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 安全工程 煤自燃 指標(biāo)氣體 主成分分析 支持向量機(jī) 參數(shù)尋優(yōu)

【摘要】：針對煤自燃程度指標(biāo)多且與氣體產(chǎn)物之間存在復(fù)雜非線性關(guān)系的特點(diǎn),將主成分分析理論(PCA)和支持向量機(jī)算法(SVM)相結(jié)合,建立了煤自燃程度的預(yù)測模型。對表征煤自燃程度的10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,提取其中3個(gè)主要成分作為支持向量機(jī)的輸入,利用MATLAB實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測,運(yùn)用粒子群算法(PSO)對支持向量機(jī)的參數(shù)尋優(yōu),并與遺傳算法(GA)參數(shù)尋優(yōu)進(jìn)行了對比。預(yù)測結(jié)果顯示,PCA-PSOSVM模型的預(yù)測精度相對較高,其相對誤差絕對值的平均值為4.26%,而PSOSVM、GASVM和PCA-GASVM的相對誤差絕對值的平均值分別為8.16%、10.62%和7.81%,表明經(jīng)PCA降維處理后的SVM預(yù)測準(zhǔn)確率高于未經(jīng)PCA降維處理的SVM預(yù)測結(jié)果,PSOSVM比GASVM具有更好的預(yù)測效果。
【作者單位】： 西安科技大學(xué)西部礦井開采及災(zāi)害防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安科技大學(xué)能源學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 安全工程 煤自燃 指標(biāo)氣體 主成分分析 支持向量機(jī) 參數(shù)尋優(yōu)
【基金】：國家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(51204135) 中國博士后基金項(xiàng)目(2015M570625)
【分類號】：TD752.2
【正文快照】： 煤自燃火災(zāi)嚴(yán)重影響煤礦的安全生產(chǎn),準(zhǔn)確地預(yù)測煤自燃程度對預(yù)防煤自燃火災(zāi)意義重大。目前,煤自燃預(yù)測方法主要有綜合評判預(yù)測法、統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)法、數(shù)學(xué)模型預(yù)測法,以及相關(guān)的煤炭自燃機(jī)理分析等[1]。綜合評判預(yù)測法通過分析影響煤自燃的內(nèi)外因素,通過專家打分建立決策參考標(biāo)準(zhǔn)來

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 晉明月;董超;孫浩博;;煤自燃影響因素權(quán)重的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J];煤礦安全;2012年12期

2 張立紅;;井下遺煤自燃的影響因素分析與研究[J];山西煤炭;2012年12期

3 譚波;胡瑞麗;高鵬;李凱;;煤自燃災(zāi)害氣體指標(biāo)的階段特征試驗(yàn)研究[J];中國安全科學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

4 賈淑潔;;煤自燃的原因及傾向性預(yù)測[J];科技傳播;2013年10期

5 高曉群;;煙煤自燃的分析與預(yù)防[J];中小企業(yè)管理與科技(下旬刊);2013年12期

6 郭興明,徐精彩,惠世恩;煤自燃過程中極限參數(shù)的研究[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);2001年07期

7 徐精彩,王華;煤自燃極限參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法[J];煤炭學(xué)報(bào);2002年04期

8 文虎,許滿貴,李莉,代愛萍;煤自燃的熱量積聚過程及影響因素分析[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2003年02期

9 余明高,賈海林,潘榮錕;烏達(dá)礦區(qū)煤自燃預(yù)測標(biāo)志氣體研究[J];河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年02期

10 劉愛華;蔡康旭;;青山礦煤自燃預(yù)報(bào)標(biāo)志氣體研究[J];煤炭科學(xué)技術(shù);2006年07期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 陸偉;;防治煤自燃新技術(shù)一高倍阻化泡沫[A];2007年全國煤礦安全學(xué)術(shù)年會會議資料匯編[C];2007年

2 豐丙章;;煤自燃火災(zāi)防治技術(shù)研究[A];2004全國阻燃學(xué)術(shù)年會論文集[C];2004年

3 肖e，

本文編號：645920