基于改进的PSO与LSSVM的瓦斯涌出量预测

• 作者: 史庆军 张春玲 李晶 马慧彬
• 来源期刊: 煤炭工程
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯涌出量 LSSVM算法 PSO算法 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 100-102
• 分类号: TD712
• 字数: 2789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0959.2011.11.037

摘要

瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题.为了更好的解决该问题,又基于目前支持向量机参数选择的重要性,提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合的新方法,并将其应用于瓦斯涌出量预测,结果表明,该模型可有效避免神经网络收敛速度慢、SVM中PSO选择参数早熟或停滞等缺点,预测精度更高,泛化能力更强,更适用于瓦斯涌出量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧彬	佳木斯大学信息电子技术学院	41	77	5.0	7.0
2	李晶	佳木斯大学信息电子技术学院	163	529	10.0	16.0
3	史庆军	佳木斯大学信息电子技术学院	29	96	5.0	8.0
4	张春玲	黑龙江牡丹江技师学院电子信息工程系	3	4	1.0	2.0