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PCA-PSO-LSSVM模型在瓦斯涌出量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
關(guān)鍵詞：主成分分析 最小二乘支持向量機(jī) 粒子群算法 數(shù)據(jù)降維 瓦斯涌出量
摘要：為提高預(yù)測(cè)回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)精度,采用主成分分析法(PCA)與粒子群算法(PSO)及最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)相結(jié)合的方法,在樣本數(shù)據(jù)的選擇上吸取主成分分析數(shù)據(jù)降維的優(yōu)勢(shì),使所選擇的數(shù)據(jù)樣本簡(jiǎn)潔并且更具代表性.充分利用支持向量機(jī)訓(xùn)練速度快、能夠獲得全局最優(yōu)解且擁有良好泛化性的特點(diǎn),將粒子群算法與之相結(jié)合,從而尋找最優(yōu)參數(shù).建立基于PCA和PSO-LS-SVM回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型,并在實(shí)際中獲得成功應(yīng)用.研究結(jié)果表明:該預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的最大相對(duì)誤差為2.35%,最小相對(duì)誤差為0.30%,平均相對(duì)誤差為1.28%,相較其他預(yù)測(cè)模型有著更強(qiáng)的泛化能力和更高的預(yù)測(cè)精度.
遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版雜志要求:
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