【摘 要】
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为有效预防煤与瓦斯突出灾害,针对煤与瓦斯突出预测精度和效率不高问题,提出基于小波核主成分分析(KPCA)和改进的极限学习机(IQGA-ELM)的煤与瓦斯突出预测方法。通过小波核主
【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(71771111);国家自然科学基金项目(61601212);辽宁省教育厅基金项目(LJYL014)
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为有效预防煤与瓦斯突出灾害,针对煤与瓦斯突出预测精度和效率不高问题,提出基于小波核主成分分析(KPCA)和改进的极限学习机(IQGA-ELM)的煤与瓦斯突出预测方法。通过小波核主成分分析法对原始致突指标进行非线性降维处理,提取出致突指标主成分序列,将其作为极限学习机(ELM)网络神经的输入,利用改进量子遗传算法(IQGA)对ELM的输入层权值和隐含层阈值进行优化,建立小波KPCA-IQGA-ELM预测模型,模型的输出为煤与瓦斯突出强度的预测结果。研究结果表明,该模型泛化能力强,可以对煤与瓦斯突出强度进行有效预测。
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