付华，谢森，徐耀松，陈子春
出版日期:2013-05-20
发布日期:2013-05-25
基金资助:
Online:2013-05-20
Published:2013-05-25
摘要： 为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的粒子群算法(MPSO)优化的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量.算法通过对WLS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ寻优,建立基于MPSO优化的WLS-SVM的瓦斯涌出量预测模型,并利用某矿井监测到的各项历史数据进行实例分析.试验结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5.99％,最小相对误差为0.43％,平均相对误差为2.95％,较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度.
中图分类号:
付华，谢森，徐耀松，陈子春. 基于MPSO-WLS-SVM的矿井瓦斯涌出量预测模型研究[J]. 中国安全科学学报.
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