基于KPCA-CS-ELM耦合模型的煤与瓦斯突出强度预测

• 作者: 卢国斌 胡海永 郭纬宇
• 来源期刊: 应用泛函分析学报
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出动力系统 耦合预测 核主成分分析 布谷鸟搜索算法 极限学习机
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 218-226
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 5909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12012/1009-1327(2018)02-0218-09

摘要

为准确、快速地预测煤与瓦斯突出强度,实现预防煤与瓦斯突出,提出构建基于KPCA-CS-ELM的突出强度耦合预测模型.根据煤与瓦斯突出动力系统,确定影响突出的相关基础参数;采用核主成分分析(KPCA)提取出非相关特征参数作为主成分序列;利用布谷鸟搜索算法(CS)对极限学习机(ELM)的输入权值和隐含层偏差进行优化,寻得最优预测模型,并与CS-ELM、ELM、SVM和BP等模型预测结果进行对比分析.结果表明:基于KPCA-CS-ELM的突出强度预测模型能充分挖掘突出样本数据内部隐含规律,有效诠释突出强度与其影响因素间的非线性关系;模型对突出强度的预测与实例具有很好的一致性,运行时间为1.2463 8,较其他模型具有精准的判识度和较高的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢国斌	辽宁工程技术大学矿业学院	60	339	9.0	17.0
5	郭纬宇	辽宁工程技术大学矿业学院	1	1	1.0	1.0
9	胡海永		1	1	1.0	1.0