本文選題：遺傳模擬退火　切入點：回歸型支持向量機　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報》2017年02期

【摘要】：針對煤礦工作面瓦斯涌出量的多影響因素、非線性、時變性和不確定性等特點,提出了遺傳模擬退火算法(GASA)與回歸型支持向量機(SVR)的耦合算法(GASA-SVR)用于瓦斯涌出量預(yù)測。利用煤層瓦斯含量、深度、厚度、傾角等12個參數(shù)作為主要影響因素,經(jīng)過歸一化處理后作為回歸型支持向量機訓(xùn)練和測試樣本。采用遺傳模擬退火算法尋找最優(yōu)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù),同時引入自適應(yīng)交叉和變異概念,建立瓦斯涌出量的非線性擬合模型,并利用礦井實測歷史數(shù)據(jù)進行試驗,結(jié)果表明該預(yù)測模型比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更理想的精度和穩(wěn)定性,可為煤礦瓦斯爆炸的防治提供可靠的理論依據(jù)。
[Abstract]:Aiming at the characteristics of multi-influencing factors, nonlinear, time-varying and uncertainty of gas emission in coal mining face, The coupling algorithm of genetic simulated annealing (GASA) and regression support Vector Machine (SVR) is proposed to predict gas emission. Twelve parameters, such as coal seam gas content, depth, thickness and inclination angle, are used as the main influencing factors. After normalization processing, as the training and test samples of regression support vector machine, genetic simulated annealing algorithm is used to find the optimal penalty parameters and kernel function parameters, and the concepts of adaptive crossover and mutation are introduced. The nonlinear fitting model of gas emission is established, and the experimental results show that the prediction model is more accurate and stable than the traditional neural network model. It can provide reliable theoretical basis for prevention and cure of coal mine gas explosion.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51274118) 遼寧省高等學(xué)校優(yōu)秀人才支持計劃(LR2013013)
【分類號】：TD712.5;TP18

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本文編號：1677406