基于支持向量机的矿井瓦斯浓度预测应用研究

• 作者: 赵华天
• 来源期刊: 煤炭科技
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯浓度 预测 支持向量机 粒子群优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TD712
• 字数: 2100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-3731.2018.04.015

摘要

以高河煤矿回采工作面刮板输送机机尾瓦斯浓度变化为例,运用PSO-SVM与GA-SVM算法分别对核参数g和惩罚因子c进行寻优,建立最优组合参数瓦斯浓度预测模型,进行瓦斯浓度预测.结果表明,基于支持向量机的瓦斯浓度预测模型在井下瓦斯浓度预测中具有一定的有效性与实用性;且相对于PSO-SVM模型,GA-SVM模型的预测效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵华天		1	4	1.0	1.0