基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

• 作者: 丰盛成 付华 刘晶 唐博
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感网络 瓦斯浓度预测 支持向量机 参数优化 差分进化 分布估计算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 285-289
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TP212
• 字数: 3874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.02.022

摘要

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标，为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度，提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据，并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化，利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出，所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明，经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点，为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	唐博	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	6	45	3.0	6.0
3	丰盛成	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	1	11	1.0	1.0
4	刘晶	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	5	12	1.0	3.0