基于自适应粒子群-极限学习机的煤矿CO2浓度预测

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煤矿采空区的CO2浓度对煤矿的安全生产有重大影响,其浓度的高低可以导致火灾的发生和潜在的CO2中毒事件,严重危害煤矿工人的生命安全.若能够实时预测煤矿采空区的CO2浓度,将会大大保障煤矿的安全生产.将自适应粒子群-极限学习机算法(SAPSO-ELM)应用于煤矿CO2浓度预测,具有创新性.通过仿真试验表明,可实现±0.04%的误差,可以应用于实际的煤矿CO2浓度预测.
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