【摘要】：為提高最小二乘支持向量機(LSSVM)預測模型的精度,準確預測煤炭開采成本.利用改進的自適應粒子群算法(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預測算法.在分析影響煤炭開采成本的空間因素、時間因素和定性因素的基礎上,構建基于IAPSO-LSSVM的煤炭開采成本預測模型,并以TF煤業(yè)集團數(shù)據(jù)進行仿真實驗.結果表明:與LSSVM、PSO-LSSVM算法相比,該模型預測效果更好.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學工商管理學院;
【基金】：國家科技支撐計劃(2013BAH12F01)
【分類號】：TD82;TP18

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本文編號：2553147