【摘 要】
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为准确、快速地预测煤与瓦斯突出强度,实现预防煤与瓦斯突出,提出构建基于KPCA-CS-ELM的突出强度耦合预测模型.根据煤与瓦斯突出动力系统,确定影响突出的相关基础参数;采用核
【机 构】
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辽宁工程技术大学矿业学院,矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,国家安全生产监督管理总局信息研究院
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为准确、快速地预测煤与瓦斯突出强度,实现预防煤与瓦斯突出,提出构建基于KPCA-CS-ELM的突出强度耦合预测模型.根据煤与瓦斯突出动力系统,确定影响突出的相关基础参数;采用核主成分分析（KPCA）提取出非相关特征参数作为主成分序列;利用布谷鸟搜索算法（CS）对极限学习机（ELM）的输入权值和隐含层偏差进行优化,寻得最优预测模型,并与CS-ELM、ELM、SVM和BP等模型预测结果进行对比分析.结果表明：基于KPCA-CS-ELM的突出强度预测模型能充分挖掘突出样本数据内部隐含规律,有效诠释突出强度与其影
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