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發(fā)視頻基于LPCA和改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性判識(shí)
2018-01-15 |
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資料介紹
為實(shí)現(xiàn)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性的準(zhǔn)確、快速地動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，提出構(gòu)建基于KPCA-BA-ELM的突出危險(xiǎn)性耦合預(yù)測(cè)模型。根據(jù)煤與瓦斯突出綜合作用機(jī)理，確定突出各影響因素參數(shù)；利用核主成分分析（ KPCA）對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取出主成分序列；利用蝙蝠算法（ BA）優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）模型，并與BA-ELM、ELM、SVM和BP等模型共同進(jìn)行突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)，驗(yàn)證模型的優(yōu)越性。結(jié)果表明，基于KPCA-BA-ELM突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型平均絕對(duì)誤差為4. 560．平均相對(duì)誤差為3.478%，運(yùn)行時(shí)間為1.286 s，較其他模型具有精準(zhǔn)的判識(shí)度和較高的泛化能力；能充分挖掘突出時(shí)空演變的內(nèi)部隱含規(guī)律，有效詮釋突出危險(xiǎn)性與其影響因素間的非線性關(guān)系。
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