王志军
- 作品数：2 被引量：39H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学更多>>
- 发文基金：辽宁省科技厅科技攻关项目辽宁省教育厅基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PCA和PSO-ELM的煤与瓦斯突出软测量研究被引量：31
- 2014年
- 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、结构简化,具有较强的泛化性能力强。
- 付华王馨蕊王志军王雨虹屠乃威徐耀松
- 关键词：煤与瓦斯突出软测量粒子群优化算法极端学习机
- 基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测被引量：12
- 2014年
- 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。
- 付华王馨蕊杨本臣王志军屠乃威王雨虹徐耀松
- 关键词：无线传感网络瓦斯涌出量预测
