【摘 要】
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利用实际的瓦斯数据作为样本,由于瓦斯数据具有高维、非线性的特点,提出了用粒子群优化(PSO)对支持向量机(LSSVM)的惩罚参数(c)、核参数(σ)和损失函数(ε)参数进行优化,获得最优参数的
【机 构】
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河南科技学院机电学院,辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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利用实际的瓦斯数据作为样本,由于瓦斯数据具有高维、非线性的特点,提出了用粒子群优化(PSO)对支持向量机(LSSVM)的惩罚参数(c)、核参数(σ)和损失函数(ε)参数进行优化,获得最优参数的组合.利用获得的最优参数建立粒子群优化支持向量机(PSO-LSSVM)瓦斯涌出量级别的预测模型.实验结果表明:PSO可以对LSSVM的参数进行很好的优化,通过参数优化的LSSVM对获得的瓦斯数据进行回归分析,建立的瓦斯预测模型是SVM模型预测精度的2倍,收敛时间比SVM缩短3倍,运算效率显著提高.
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