基于粗糙集与粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型

• 作者: 刘海波 王福忠 钱伟
• 来源期刊: 中国科学技术大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯突出 粗糙集理论 支持向量机 粒子群算法 预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 87-92,124
• 页数: 7页
• 分类号: TP206
• 字数: 4571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2778.2019.02.001

摘要

针对煤矿开采中煤与瓦斯突出的预测问题,在综合分析瓦斯突出影响因素的基础上,利用粗糙集理论和支持向量机相结合的方法,选取煤厚变化、地质构造、煤坚固性系数、巷道采压、瓦斯变化、钻屑瓦斯解吸值等10个特征指标建立瓦斯突出预测决策表,并利用粗糙集理论中的属性约简算法剔除冗余信息,再使用粒子群算法优化支持向量机的参数,通过核函数将瓦斯突出主控因素映射到高维空间,拟合主控因素与瓦斯突出强度之间的非线性映射关系,建立了基于粗糙集理论和粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型.选用典型的瓦斯突出实例作为学习样本,以河南某矿的突出实例作为测试样本进行预测.实验结果表明,该模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求,预测结果与实际结果一致,准确率较高,具有较好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院	145	738	11.0	18.0
2	钱伟	河南理工大学电气工程与自动化学院	35	206	9.0	13.0
3	刘海波	河南理工大学电气工程与自动化学院	17	53	4.0	6.0