發(fā)布時間：2019-11-29 20:52

【摘要】：針對瓦斯涌出量受多因素影響,傳統(tǒng)的預(yù)測方法難以建立準確的數(shù)學(xué)模型,導(dǎo)致預(yù)測精度低這一問題。提出一種經(jīng)改進的粒子群算法(MPSO)優(yōu)化的基于柯西分布加權(quán)的最小二乘支持向量機(CWLS-SVM)算法來預(yù)測非線性動態(tài)瓦斯涌出量�？挛鞣植技訖�(quán)的最小二乘支持向量機根據(jù)預(yù)測誤差的統(tǒng)計特性,確定加權(quán)規(guī)則參數(shù),以達到賦予訓(xùn)練樣本不同權(quán)值的目的。并用MPSO算法對CWLS-SVM模型的正則化參數(shù)λ和高斯核參數(shù)σ尋優(yōu)。利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集到的各項歷史數(shù)據(jù)進行實例分析。結(jié)果表明,該算法有效的提高了瓦斯涌出量的預(yù)測精度,降低了預(yù)測誤差,為煤礦瓦斯防治提供理論支持。
【圖文】：

等式約束，其算法可轉(zhuǎn)化為解線性方程組，具有求解速度快的優(yōu)點［12］。但同時失去了傳統(tǒng)SVM的稀疏性和魯棒性等優(yōu)點［13］。為了克服LS-SVM丟失魯棒性的問題，提出了利用柯西分布加權(quán)優(yōu)化LS-SVM，不僅較好地克服了噪聲中野點帶來的不良影響，而且克服了WLS-SVM在實際過程辨識中建模數(shù)據(jù)對過程模態(tài)的描述不充分和辨識模型的過度擬合等問題。本文將改進的粒子群優(yōu)化算法與CWLS-SVM結(jié)合，建立瓦斯涌出量預(yù)測模型，并通過試驗來證明模型的有效性。通過優(yōu)化預(yù)測模型中的參數(shù)，提高了預(yù)測精度，運算速度和穩(wěn)定性。圖1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)瓦斯監(jiān)控系統(tǒng)圖1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)井下監(jiān)測系統(tǒng)煤礦瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)是集傳感器、執(zhí)行器、控制器和通訊裝置于一體，通過無線通信方式形成的一個多跳、自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中可感知對象的信息。從圖1可以看出，煤礦瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)由通過光纖連接的井上和井下兩部分組成。井上為監(jiān)控系統(tǒng)，由負責(zé)接收并存儲井下監(jiān)控系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)信息的服務(wù)器和負責(zé)訪問服務(wù)器數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控終端組成。井下數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)主要由包括固定節(jié)點和移動礦帽節(jié)點的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、串口轉(zhuǎn)以太網(wǎng)交換機、光纖網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)將采集管轄區(qū)域內(nèi)的瓦斯?jié)舛葌鬏數(shù)骄W(wǎng)關(guān)節(jié)點。串口轉(zhuǎn)以太網(wǎng)交換機通過光纖網(wǎng)將井下各區(qū)域數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄贤咚贡O(jiān)控平臺，經(jīng)處理后實時顯示瓦斯?jié)舛�。在利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)對礦井各采集工作面進行實時監(jiān)測的同時，本文利用MPSO-CWLS-SVM算法實現(xiàn)對瓦斯涌出量的準確預(yù)測，為煤礦瓦斯災(zāi)害防治提供理論支持。2基于柯西分布加權(quán)最小二乘支持向量機為了克服LS-SVM丟失魯棒性和稀疏性及WLS-SVM噪聲中野點帶來不良影響的問題，本文提出用柯西分布加權(quán)

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2567613