基于改进的自适应支持向量机建模的煤与瓦斯突出预测

• 作者: 戴宏亮
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模糊支持向量机 自适应遗传算法 煤与瓦斯突出 预测
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1656-1658
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.05.015

摘要

提出一种新的模糊隶属度函数对标准模糊支持向量机进行改进,然后运用自适应遗传算法对改进后的模糊支持向量机进行参数优选,得到一种新的AGAIFSVM模型,并且将提出的模型应用于煤与瓦斯突出预测.实验结果表明,所提出的模型比BP神经网络、标准支持向量机和模糊聚类有更高预测精度和更强的稳定性,具有较大的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴宏亮	广东商学院数学与计算科学学院	21	107	6.0	10.0