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基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型
被引量:
7
1
作者
毛志勇
黄春娟
+1 位作者
路世昌
韩榕月
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期66-71,78,共7页
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...
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。
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关键词
含瓦斯煤
渗透率
自适应粒子群算法(APSO)
加权最小二乘法支持向量机(
wls-svm
)
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职称材料
题名
基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型
被引量:
7
1
作者
毛志勇
黄春娟
路世昌
韩榕月
机构
辽宁工程技术大学系统工程研究所
出处
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期66-71,78,共7页
基金
国家自然科学基金项目(70971059)~~
文摘
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。
关键词
含瓦斯煤
渗透率
自适应粒子群算法(APSO)
加权最小二乘法支持向量机(
wls-svm
)
Keywords
gas-bearing coal
permeability
adaptive particle swarm optimization(APSO)
weighted
least
square
supportvector
machine
(
wls-svm
)
分类号
TD712 [矿业工程—矿井通风与安全]
P618.11 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型
毛志勇
黄春娟
路世昌
韩榕月
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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