基于IsoMap和MBFO-SVR的瓦斯涌出量动态预测研究

• 作者: 付华 单敏柱 谢国民
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯涌出量 等容特征映射 细菌觅食优化算法 支持向量回归机
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器应用
• 页码范围: 1115-1120
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TP212
• 字数: 3855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.07.027

摘要

为了能够实现高精度与实时性的动态预测煤矿绝对瓦斯涌出量，本文提出了等容特征映射IsoMap（Isometric feature Mapping）与改进细菌觅食优化算法MBFO（Modified Bacteria Foraging Optimization）优化支持向量回归机SVR（Support Vector Regression）相结合的预测方法。瓦斯涌出是在多种影响因子共同作用下的结果，并且这些因素之间是复杂的非线性关系，因此本文中提出采用流形学习方法IsoMap对其进行降维特征提取，该方法用测地距离（geodesic distace）取代了普遍采用的欧氏距离，有利于对高维特征内在关系的挖掘，取得了优于传统的主成分分析（PCA）的结果；将MBFO算法对SVR的相关参数进行寻优；将IsoMap分析结果输入预测模型。仿真表明，与PSO算法比较，本文提出的预测方法预测精度较高，更加有利于对瓦斯涌出量预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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	谢国民	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	32	116	7.0	9.0
3	单敏柱	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	4	21	4.0	4.0