本文關(guān)鍵詞：極限學(xué)習(xí)機(jī)在采空區(qū)自然發(fā)火預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)采空區(qū)煤炭自然發(fā)火的預(yù)測(cè)問(wèn)題,從溫度、標(biāo)志氣體濃度以及鉆孔參數(shù)3個(gè)方面選取了8個(gè)相關(guān)因素,利用Logistic回歸分析從中提取出5個(gè)相對(duì)重要的因素作為預(yù)測(cè)模型的輸入,運(yùn)用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法進(jìn)行預(yù)測(cè),并采用粒子群算法對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入權(quán)值及隱含層閾值作優(yōu)化選取,以提高其泛化能力及預(yù)測(cè)精度,以此建立了PSO-ELM自然發(fā)火預(yù)測(cè)模型.選用28組訓(xùn)練樣本和12組檢驗(yàn)樣本進(jìn)行模型的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,基于Logistic回歸分析篩選指標(biāo)后的PSO-ELM模型有較高的預(yù)測(cè)精度,是預(yù)測(cè)采空區(qū)自然發(fā)火的一個(gè)有效方法.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 煤炭自燃 logistic回歸分析 極限學(xué)習(xí)機(jī) 粒子群算法 參數(shù)優(yōu)化
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(12YZCZH192)
【分類號(hào)】：TD752.2
【正文快照】： 0引言煤礦采空區(qū)自然發(fā)火是影響礦井安全生產(chǎn)的主要災(zāi)害之一.在煤自然發(fā)火研究領(lǐng)域,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法主要有自燃傾向性法、因素綜合評(píng)判法、經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法、數(shù)學(xué)模型法、標(biāo)志氣體分析法、測(cè)溫法,但以上方法都有不足之處[1-3].煤層自燃是一個(gè)由內(nèi)外因素綜合作用而產(chǎn)生的復(fù)雜理化

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3 肖e，

本文編號(hào)：840826