【摘 要】
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瓦斯爆炸的过程是一个综合各种因素在内的能量释放的过程,为了能够对瓦斯爆炸进行准确的辨识,文中提出了将主成分分析(Principal Componet Analysis,PAC)和支持向量机(Suppor
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(UPRP20140464)
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瓦斯爆炸的过程是一个综合各种因素在内的能量释放的过程,为了能够对瓦斯爆炸进行准确的辨识,文中提出了将主成分分析(Principal Componet Analysis,PAC)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合进行瓦斯爆炸预测。瓦斯爆炸影响因素较多,首先通过PCA进行特征提取,降低特征向量的维数,去除参数间的相关性;然后通过果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)对支持向量机进行全局寻优,避免了过学习的出现。将通过PCA提取的新特征值作为FOA-SVM模型输入,从而实现准确性高的瓦斯爆炸风险模式识别。通过实验仿真表明,文中提出的方法具有识别精度高、推广能力强同时模型简单的特点,对工程实践具有一定的指导作用。
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