期刊文献+

基于PSO-WELM模型的煤矿突水预测研究 被引量:6

Study on Water Bursting Prediction of Coal Mine Based on PSO-WELM Model
下载PDF
导出
摘要 以淮北矿区为例,通过对突水预测方法进行理论研究,分析影响煤矿突水的主要因素,搜集突水历史数据,构建PSO-WELM突水预测模型。对模型进行训练与测试,同时选用SVM算法的煤矿突水预测模型与PSO-WELM突水预测模型相比较,对保障煤矿安全提供有效的决策和理论支持。 Taking Huaibei mining area as an example, the water inrush prediction method is studied theoretically,and the main factors influencing the water inrush in coal mine are analyzed, the water burst history data are collected, the PSO-WELM water inrush prediction model is constructed. The model is trained and tested, compared with the PSO-WELM water inrush prediction model,the coal mine water inrush prediction model with SVM algorithm is used to provide effective decision-making and theoretical support for ensuring coal mine safety.
作者 何风琴
出处 《煤炭技术》 北大核心 2017年第10期124-126,共3页 Coal Technology
关键词 煤矿突水 粒子群优化算法 PSO-WELM coal mine water inrush particle swarm optimization algorithm PSO-WELM
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献55

共引文献52

同被引文献54

引证文献6

二级引证文献25

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部