混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的应用

• 作者: 王江荣
• 来源期刊: 煤
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性 变量扩维-筛选 混合粒子群算法 拟线性回归 预测
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 成果应用
• 页码范围: 15-17,41
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2805字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2798.2013.10.006

摘要

瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着高度的非线性性，为了提高瓦斯涌出量的预测精度，提出了变量扩维-筛选法，即引入非线性项。采用混合粒子群算法从大量的候选变量中选出最优的变量子集，利用最优变量子集建立拟线性瓦斯涌出量预测模型。将测量数据分为建模数据和测试数据，测试结果表明基于变量扩维-筛选法的预测模型具有较高的精确度，测试结果优于逐步回归法、神经网络法以及纯粹的线性回归法，具有一定的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王江荣	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	111	264	7.0	9.0