期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
PCA-PSO-LSSVM模型在瓦斯涌出量预测中的应用 被引量：3
1
作者 丰胜成 邵良杉 +2 位作者 卢万杰 孟庭儒 高振彪 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期124-129,共6页
为提高预测回采工作面瓦斯涌出量预测精度,采用主成分分析法(PCA)与粒子群算法(PSO)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的方法,在样本数据的选择上吸取主成分分析数据降维的优势,使所选择的数据样本简洁并且更具代表性.充分利用支持向... 为提高预测回采工作面瓦斯涌出量预测精度,采用主成分分析法(PCA)与粒子群算法(PSO)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的方法,在样本数据的选择上吸取主成分分析数据降维的优势,使所选择的数据样本简洁并且更具代表性.充分利用支持向量机训练速度快、能够获得全局最优解且拥有良好泛化性的特点,将粒子群算法与之相结合,从而寻找最优参数.建立基于PCA和PSO-LS-SVM回采工作面瓦斯涌出量预测模型,并在实际中获得成功应用.研究结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为2.35%,最小相对误差为0.30%,平均相对误差为1.28%,相较其他预测模型有着更强的泛化能力和更高的预测精度. 展开更多
关键词 主成分分析 最小二乘支持向量机 粒子群算法 数据降维 瓦斯涌出量
下载PDF
瓦斯浓度动态在线预测模型 被引量：1
2
作者 丰胜成 卢万杰 +2 位作者 徐耀松 孟庭儒 代巍 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期1-6,共6页
为有效预测采煤工作面的瓦斯浓度,针对具有高度非线性、不确定性、时变性及复杂性的瓦斯浓度序列,提出在线序贯极限学习机理论的瓦斯浓度动态预测模型,该模型可以实时更新监测信息,并根据历史数据和当前数据进行模型的离线训练和在线学... 为有效预测采煤工作面的瓦斯浓度,针对具有高度非线性、不确定性、时变性及复杂性的瓦斯浓度序列,提出在线序贯极限学习机理论的瓦斯浓度动态预测模型,该模型可以实时更新监测信息,并根据历史数据和当前数据进行模型的离线训练和在线学习以完成对未来时刻瓦斯浓度的动态预测.同时,引入自适应萤火虫算法优化预测模型参数.实验结果表明:该方法通过实时更新样本数据,降低了复杂度,耗时小,学习影射能力强.该模型的预测误差比BPNN和ELM网络模型低,具备良好的预测精度与更强的泛化能力. 展开更多
关键词 瓦斯浓度 动态在线预测 在线序贯极限学习机 萤火虫算法 自适应步长调整
下载PDF
优化量子门线路的煤与瓦斯突出预测模型 被引量：1
3
作者 付华 孟庭儒 +1 位作者 阎馨 卢万杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第9期1731-1737,共7页
为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标... 为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标的维数,简化神经网络结构;量子门线路神经网络具有量子并行计算的优势,可有效提高信息处理的运算速度并扩大信息的存储容量,具有较好的收敛能力与鲁棒性;通过非线性控制参数与粒子群思想联合改进的灰狼算法提高模型全局寻优能力,优化量子门线路神经网络的网络参数。通过对比分析该模型与BP神经网络、QGCNN、GWO-QGCNN神经网络模型的预测结果,说明该模型泛化能力强,预测精度高。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 强度预测 核主成分分析法(KPCA) 改进灰狼优化算法 量子门线路神经网络(QGCNN)
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部