【摘要】：為提高最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)預(yù)測模型的精度,準(zhǔn)確預(yù)測煤炭開采成本.利用改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群算法(IAPSO)的全局搜索能力,尋找LSSVM最優(yōu)的懲罰因子r和高斯核函數(shù)的半徑σ,提出一種IAPSO-LSSVM預(yù)測算法.在分析影響煤炭開采成本的空間因素、時(shí)間因素和定性因素的基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于IAPSO-LSSVM的煤炭開采成本預(yù)測模型,并以TF煤業(yè)集團(tuán)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明:與LSSVM、PSO-LSSVM算法相比,該模型預(yù)測效果更好.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃(2013BAH12F01)
【分類號(hào)】：TD82;TP18

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本文編號(hào)：2553147