采用RS与CSA-SVM集成的煤与瓦斯突出预测方法

摘要：

为提高矿井煤与瓦斯突出的预测性能,提出了粗糙集(RS)与克隆选择算法(CSA)一支持向量机(SVM)集成的预测方法.首先应用粗糙集理论对数据集进行约简提取出关键特征指标和数据样本,然后应用支持向量机构建煤与瓦斯突出预测模型,最后应用克隆选择算法和训练样本集预测错误率最小原则智能选择和优化预测模型的参数向量；煤与瓦斯突出预测实验结果验证了该方法的有效性,性能明显优于传统的神经网络预测方法.

关键词：煤与瓦斯突出、预测、支持向量机、粗糙集、克隆选择算法

所属期刊栏目：20

分类号：TP181;TD713(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金50534050;江苏省高校自然科学研究计划项目06KJD460174

在线出版日期：2013-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2909-2912