基于LSSVM与CPSO的瓦斯涌出量组合预测

摘要：

为了提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与经典粒子群优化算法(CPSO)的矿井瓦斯涌出量非线性组合预测方法.该方法应用最小二乘支持向量机建立了一个多输入单输出的瓦斯涌出量非线性组合预测模型,对3个常用的单项预测数据进行非线性组合并作为最终预测结果,模型的参数由经典粒子群算法与学习样本的平均绝对误差最小原则进行智能优化.实验结果表明,所提出方法最大绝对误差为0.0183 m3·t-1、平均绝对误差为0.0039 m3·t-1,达到了高精度预测的要求,对矿井瓦斯涌出量预测研究具有较好的实用价值.

关键词：瓦斯涌出量、非线性组合预测、最小二乘支持向量机、经典粒子群算法

所属期刊栏目：21

分类号：TD712;TP181(矿山安全与劳动保护)

资助基金：江苏省工业科技计划项目BY2013021

在线出版日期：2015-01-20（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：3215-3218