基于MPSO-WLS-SVM的矿井瓦斯涌出量预测模型研究

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。

基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测

针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。

基于BOTDR监测数据的光纤复合海底电缆状态预测

为了判断光纤复合海底电缆状态的发展趋势,及时发出故障预警信号,提出了基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的海缆BOTDR监测数据多步预测模型。利用Birge-Massart策略计算实测数据小波分解后不同尺度上的阈值,使用软阈值法消除随机噪声对预测准确性的影响;在混沌序列分析的基础上,采用G-P算法进行相空间重构,确定最佳嵌入维数,同时验证频移时间序列的混沌特性;将重构相空间中的相点馈入到WLSSVM模型完成递归多步预测;最后对海缆两个典型位置处测点进行了频移6步预测。结果表明,递归6步预测的最大平均相对误差为1.80%,具有比标准支持向量机预测结果更高的预测精度和更好的适用性。

基于双耦合算法的煤与瓦斯突出预测模型

为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射（IsoMap）算法与优化加权向量机耦合算法（DDICS-WLS-SVM）相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数据挖掘,提取其低维本质特征参量;然后通过逐维改进布谷鸟（DDICS）算法对加权最小二乘向量机（WLS-SVM）的正则化参数λ和高斯核参数σ进行寻优;最后对双耦合算法预测模型进行仿真试验,将IsoMap算法提取的低维本质特征作为该预测模型的输入,煤与瓦斯突出强度值作为模型的输出,并与PSO-SVM、LS-SVM方法的预测结果进行对比。结果表明：双耦合算法预测模型的平均相对误差为1.825%,最大相对误差为2.63%,该预测模型具有较高的预测精度。

基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型

为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS–SVM模型的组合参数(C、σ)寻优,建立APSO–WLS–SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO–WLS–SVM和WLS–SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。

Electro-Hydraulic Servo Control System Based on a Novel Generic Model Control Method

A novel electro-hydraulic servo control algorithm was introduced. The primary idea of this algorithm was to combine the notion of model prediction with the generic model control （GMC）. The performance of the GMC al- gorithm was improved by receding optimization and feedback correction. By the predictive model of output errors of an electro-hydraulic servo control system based on the improved weighted least square support vector machines （WLS-SVM） to forecast and compensate the future sequence errors, the control precision and robustness were im- proved. The improved GMC based on the improved WLS-SVM was applied to an electro-hydraulic servo control sys- tem for hot strip rolling control systems. The simulation results showed the feasibility and effectiveness of the pres- ent algorithm.