基于混沌相空间重构的IGA-LSSVM在线煤矿工作面瓦斯浓度预测模型的研究

• 作者: 张毅 张磊 李绍良 王茜
• 来源期刊: 中国煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯浓度预测 混沌时间序列 相空间重构 混沌吸引子 IGA-LSSVM
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智慧矿山
• 页码范围: 41-45,54
• 页数: 6页
• 分类号: TD712.3
• 字数: 3922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2019.05.008

摘要

为了改进煤矿工作面瓦斯浓度预测可靠性和精度,运用基于混沌相空间重构的免疫遗传最小二乘支持向量机瓦斯浓度预测方法,把瓦斯浓度当做一组非线性混沌时间序列,使用相空间重构以恢复混沌时间序列在高维空间的运动轨迹,即混沌吸引子,运用IGA-LSSVM模型预测混沌吸引子未来的运动轨迹,再把预测的运动轨迹还原到时间序列中,得到预测的瓦斯浓度.研究表明,运用混沌IGA-LSSVM模型预测瓦斯浓度,由于引入了混沌吸引子,使模型不同于传统预测所建立的主观模型(如神经网络),而是直接根据数据序列本身计算出来的客观规律(混沌吸引子)进行预测,并且使用免疫遗传算法(IGA)对LSSVM模型的参数进行优化选择,可以避免预测的人为主观性,提高预测的精度和可信度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊		23	36	4.0	5.0
2	李绍良		4	3	1.0	1.0
3	王茜		20	64	7.0	7.0
4	张毅		3	1	1.0	1.0