【摘 要】
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针对煤与瓦斯突出预测效率和准确率不高这一问题，提出将主成分分析（ PCA）法与改进的极端学习机（ PSO-ELM）相结合的方法对煤与瓦斯突出进行预测。根据某煤矿地质动力区划方法，在划分
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁工程技术大学创新学院
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针对煤与瓦斯突出预测效率和准确率不高这一问题，提出将主成分分析（ PCA）法与改进的极端学习机（ PSO-ELM）相结合的方法对煤与瓦斯突出进行预测。根据某煤矿地质动力区划方法，在划分活动断裂，岩体应力计算等工作基础上获取影响突出的相关数据；通过主成分分析法对原始数据进行降维处理，消除变量间的线性相关性；利用粒子群算法（ PSO）对极端学习机（ ELM）的输入权值和隐层阈值进行优化，建立PSO-ELM预测模型，将提取的主成分作为该模型的输入，煤与瓦斯突出强度作为模型输出。实验结果表明，该方法的预测精度高、
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