本文關鍵詞：基于DE-EDA-SVM的瓦斯?jié)舛阮A測建模仿真研究

  更多相關文章： 無線傳感網(wǎng)絡 瓦斯?jié)舛阮A測 支持向量機 參數(shù)優(yōu)化 差分進化 分布估計算法 預測模型

【摘要】：瓦斯?jié)舛茸鳛楹饬棵旱V瓦斯危害程度的一個重要指標,為了能夠更加準確的預測煤礦瓦斯的濃度,提出一種差分進化-分布估計(DE-EDA)算法優(yōu)化的支持向量機瓦斯?jié)舛阮A測新方法。利用無線傳感網(wǎng)絡系統(tǒng)采集工作環(huán)境中的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù),并經(jīng)過降噪處理后作為訓練樣本。采用DE-EDA算法對SVM模型的懲罰參數(shù)C、損失參數(shù)ε以及徑向基參數(shù)γ進行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的模型進行瓦斯?jié)舛鹊念A測。通過MATLAB軟件仿真可以得出,所采用的優(yōu)化模型能夠準確的預測煤礦瓦斯?jié)舛鹊淖兓厔荨２⑴c經(jīng)過粒子群(PSO)算法優(yōu)化的預測模型相比較。結(jié)果表明,經(jīng)過DE-EDA算法優(yōu)化的SVM模型具有訓練速度更快、預測更準確的特點,為實際煤礦瓦斯?jié)舛鹊念A測和處理提供了更加可靠的理論基礎。
【作者單位】： 遼寧工程技術大學電氣與控制工程學院;
【關鍵詞】： 無線傳感網(wǎng)絡 瓦斯?jié)舛阮A測 支持向量機 參數(shù)優(yōu)化 差分進化 分布估計算法 預測模型
【基金】：國家自然科學基金項目(51274118) 遼寧省教育廳基金項目(L2012119) 遼寧省科技攻關項目(2011229011)
【分類號】：TD712.5;TP18
【正文快照】： 煤礦瓦斯?jié)舛茸鳛橛绊懨旱V安全生產(chǎn)的一個重要參數(shù),它直接關系著煤礦的經(jīng)濟發(fā)展以及工作人員的生命安全[1-2]。具體表現(xiàn)為:當瓦斯?jié)舛冗^度升高時,空氣中的氧氣含量就會降低從而導致人員窒息;瓦斯?jié)舛冗_到一定量時遇明火會燃燒或爆炸或者引發(fā)瓦斯突出,瓦斯突出爆炸能產(chǎn)生1 850

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