【摘 要】
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针对煤自燃程度指标多且与气体产物之间存在复杂非线性关系的特点,将主成分分析理论（PCA）和支持向量机算法（SVM）相结合,建立了煤自燃程度的预测模型。对表征煤自燃程度的10个指标
【机 构】
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西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室,西安科技大学能源学院
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针对煤自燃程度指标多且与气体产物之间存在复杂非线性关系的特点,将主成分分析理论（PCA）和支持向量机算法（SVM）相结合,建立了煤自燃程度的预测模型。对表征煤自燃程度的10个指标进行主成分分析,提取其中3个主要成分作为支持向量机的输入,利用MATLAB实现回归预测,运用粒子群算法（PSO）对支持向量机的参数寻优,并与遗传算法（GA）参数寻优进行了对比。预测结果显示,PCA-PSOSVM模型的预测精度相对较高,其相对误差绝对值的平均值为4.26%,而PSOSVM、GASVM和PCA-GASVM的相对误差绝对
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