河南理工大学计算机科学与技术学院
纸质出版:2022
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王磊, 刘雨, 刘志中, 等. 基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):34-38.
基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究[J]. 2022, (2): 34-38.
王磊, 刘雨, 刘志中, 等. 基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):34-38. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0034-05.
基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究[J]. 2022, (2): 34-38. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0034-05.
为了更好地对矿井回采工作面瓦斯的涌出量做出准确的预测
提出了将改进的人工蜂群与最小二乘支持向量机(IABC-LSSVM)相耦合的瓦斯涌出量预测方法。首先
在人工蜂群(ABC)算法中引入混沌序列来确定更优的初始蜜源
并结合自适应因子更新搜索步长
从而避免陷入局部最优的情况;然后
利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘机的核宽度和正则化参数进行寻优;最后
使用优化后的参数进行定量分析
在归一化处理后建立瓦斯涌出量的非线性预测模型。结果表明
IABC-LSSVM模型与其他三种改进预测模型相比具有更高的准确率
能够为复杂因素下煤矿工作面瓦斯涌出的预测提供可靠的理论依据。
为了更好地对矿井回采工作面瓦斯的涌出量做出准确的预测
提出了将改进的人工蜂群与最小二乘支持向量机(IABC-LSSVM)相耦合的瓦斯涌出量预测方法。首先
在人工蜂群(ABC)算法中引入混沌序列来确定更优的初始蜜源
并结合自适应因子更新搜索步长
从而避免陷入局部最优的情况;然后
利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘机的核宽度和正则化参数进行寻优;最后
使用优化后的参数进行定量分析
在归一化处理后建立瓦斯涌出量的非线性预测模型。结果表明
IABC-LSSVM模型与其他三种改进预测模型相比具有更高的准确率
能够为复杂因素下煤矿工作面瓦斯涌出的预测提供可靠的理论依据。
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