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基于MP SO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测

原文链接：万方

• 作者：

  付华,王馨蕊,杨本臣,王志军,屠乃威,王雨虹,徐耀松

• 摘要：

  针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法( MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机( CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。

• 关键词：

  无线传感网络 瓦斯涌出量预测 加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM) 柯西分布函数 改进的粒子群算法(MPSO)算法

• 作者单位：

  辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛,125105%辽宁工程技术大学创新学院,辽宁 阜新,123000

• 基金项目：

  国家自然科学基金项目(51274118，70971059)；辽宁省教育厅基金项目( L2012119)；辽宁省科技攻关项目(2011229011)

• 来源期刊：

  传感技术学报

• 年，卷(期)：

  2014011