【摘 要】
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为克服传统预测模型存在的适用性差、预测精度不足和参数选取随意性强等缺陷,提出了一种将核主成分分析法(KPCA)、改进粒子群算法(IPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的
【基金项目】
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中国黄金集团公司课题项目“西藏华泰龙矿业开发有限公司尾矿输送管道安全检测系统”(编号:2040217137)资助。
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为克服传统预测模型存在的适用性差、预测精度不足和参数选取随意性强等缺陷,提出了一种将核主成分分析法(KPCA)、改进粒子群算法(IPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的充填管道磨损风险预测新方法。通过KPCA对管道磨损影响因素进行特征提取,将提取结果作为LSSVM的输入,同时利用具有较强全局搜索能力的IPSO算法对模型参数进行优化,构建KPCA-IPSO-LSSVM组合预测模型。以黄陵县矿区的80组实测数据为例,对该模型进行训练和预测,并将其预测结果与IPSO-LSSVM模型、LSSVM模型、
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