PCA-PSO-LSSVM模型在瓦斯涌出量預測中的應用
豐勝成; 邵良杉; 盧萬杰; 孟庭儒; 高振彪 遼寧工程技術大學安全科學與工程學院; 遼寧阜新123000; 山西潞安環保能源開發股份有限公司; 山西長治046000; 遼寧工程技術大學系統工程研究所; 遼寧葫蘆島125100; 遼寧工程技術大學機械工程學院; 遼寧阜新123000; 遼寧工程技術大學電氣與控制工程學院; 遼寧葫蘆島125100
關鍵詞：主成分分析 最小二乘支持向量機 粒子群算法 數據降維 瓦斯涌出量
摘要：為提高預測回采工作面瓦斯涌出量預測精度,采用主成分分析法(PCA)與粒子群算法(PSO)及最小二乘支持向量機(LS-SVM)相結合的方法,在樣本數據的選擇上吸取主成分分析數據降維的優勢,使所選擇的數據樣本簡潔并且更具代表性.充分利用支持向量機訓練速度快、能夠獲得全局最優解且擁有良好泛化性的特點,將粒子群算法與之相結合,從而尋找最優參數.建立基于PCA和PSO-LS-SVM回采工作面瓦斯涌出量預測模型,并在實際中獲得成功應用.研究結果表明:該預測模型預測的最大相對誤差為2.35%,最小相對誤差為0.30%,平均相對誤差為1.28%,相較其他預測模型有著更強的泛化能力和更高的預測精度.
遼寧工程技術大學學報·自然科學版雜志要求:
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