【摘 要】
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针对矿井瓦斯涌出量的时变性、波动性、非线性以及不确定性等特征,提出了SFLA-Verhulst组合预测模型,用于对具有非线性动态特征的瓦斯涌出量进行预测。该模型通过蛙跳算法对V
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51574143)
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针对矿井瓦斯涌出量的时变性、波动性、非线性以及不确定性等特征,提出了SFLA-Verhulst组合预测模型,用于对具有非线性动态特征的瓦斯涌出量进行预测。该模型通过蛙跳算法对Verhulst模型的背景值参数寻优,并引入一次指数平滑法对原始数据进行优化处理,建立了基于混合蛙跳算法的SFLA-Verhulst组合预测模型;结果使模型在原始数据不准确或存在误差干扰的情况下仍能进行精度较高的预测。将新模型应用于某矿瓦斯涌出量预测,并对模型的预测结果进行检验分析,结果表明:该模型在结合蛙跳算法的全局寻优特点后预测精
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