【摘 要】
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针对基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的瓦斯浓度预测方法进行参数优化时存在的易陷入局部最优解、搜索效率较低、易产生早熟收敛等问题,提出了一种基于改进蚁群算法-最小二乘
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,山西中煤华晋能源有限责任公司王家岭分公司,同煤国电同忻煤矿有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0801808)
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针对基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的瓦斯浓度预测方法进行参数优化时存在的易陷入局部最优解、搜索效率较低、易产生早熟收敛等问题,提出了一种基于改进蚁群算法-最小二乘支持向量机(ACO-LS-SVM)的瓦斯浓度预测模型。首先,对采集的大量煤矿综采工作面瓦斯数据进行k-means聚类分析,以降低数据维数;然后,采用改进蚁群算法对LS-SVM的惩罚参数和核函数参数进行寻优,再代入LS-SVM模型中进行回归预测。仿真结果表明,当瓦斯体积分数绝对误差阈值分别为0.03%,0.04%,0.05%时,基于ACO-
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