基于智能支持向量回归的瓦斯涌出量预测

• 作者: 戴宏亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 实值遗传算法 瓦斯涌出量 预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 242-244
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.01.073

摘要

进行瓦斯涌出量预测是保障安全生产的一个很重要步骤.由于瓦斯涌出量的非线性、不确定性,其预测是很复杂的一个问题.提出一种新的RGASVR智能模型,即基于实值遗传算法参数优选的支持向量回归模型,并且将提出的模型应用于瓦斯涌出量预测.实验结果表明,所提出的模型比BP神经网络、标准支持向量回归有更高的预测精度,具有较强的实用价值.

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