煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析法及应用

在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素的基础上,将Fisher判别分析应用到煤与瓦斯突出预测中,结合我国典型煤与瓦斯突出煤矿17个突出实例,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析模型,模型回代预测的误差率为0。应用该模型对云南恩洪煤矿8个突出实例进行预测,并与单项指标法、综合指标法、BP网络进行比较。结果表明,Fisher判别分析模型具有较高的可靠性和精确性,能对煤与瓦斯突出进行有效预测。

基于模糊信息粒化SVM时序回归CPI预测

为了对CPI变化范围及走势进行预测,文章提出了基于模糊信息粒化支持向量机预测模型。以历年月度CPI数值为样本进行模拟训练,通过交叉验证的方法对支持向量机参数进行寻优,并对三角型模糊粒子三个参数Low、R、Up进行回归预测,得出CPI变化范围及走势,结果与实际情况相符,验证了该模型的有效性,能够为相关决策提供依据。