基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型

• 作者: 毛志勇 路世昌 韩榕月 黄春娟
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 含瓦斯煤 渗透率 自适应粒子群算法(APSO) 加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 煤田地质 矿井地质
• 页码范围: 66-71,78
• 页数: 7页
• 分类号: TD712|P618.11
• 字数: 4297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2019.02.011

摘要

为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法.根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS–SVM模型的组合参数(C、σ)寻优,建立APSO–WLS–SVM含瓦斯煤渗透率预测模型.结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO–WLS–SVM和WLS–SVM模型的预测结果进行对比.结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路世昌	辽宁工程技术大学系统工程研究所	107	695	13.0	18.0
2	毛志勇	辽宁工程技术大学系统工程研究所	19	113	6.0	10.0
3	黄春娟	辽宁工程技术大学系统工程研究所	5	8	2.0	2.0
4	韩榕月	辽宁工程技术大学系统工程研究所	2	3	1.0	1.0