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基于PSO-SVM的煤与瓦斯突出强度预测模型 被引量：11
1
作者 邵剑生 薛惠锋 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第1期63-66,共4页
为有效预测煤与瓦斯的突出强度,分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型,通过实例对该模型的预测效果进行检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(... 为有效预测煤与瓦斯的突出强度,分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型,通过实例对该模型的预测效果进行检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测,进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种方法的预测准确率PSO-SVM为87.5%、BP-NN为50%、SVM为62.5%。可见,PSO-SVM方法的预测效果要好于BP-NN和SVM,对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值和指导意义。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 预测 粒子群优化支持向量机(PSO—SVM) BP神经网络
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基于PSO-BP网络的煤炭企业物流成本预测 被引量：7
2
作者 石永奎 邵剑生 李金皓 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第5期945-948,共4页
为了对煤炭企业物流成本进行有效的预测,首先分析了煤炭企业物流成本的影响因素,然后分别采用PSO-BP网络和BP网络对煤炭企业物流成本进行了预测,并对试验结果进行了对比分析,结果表明,PSO算法优化的BP神经网络,其收敛速度和预测精度都... 为了对煤炭企业物流成本进行有效的预测,首先分析了煤炭企业物流成本的影响因素,然后分别采用PSO-BP网络和BP网络对煤炭企业物流成本进行了预测,并对试验结果进行了对比分析,结果表明,PSO算法优化的BP神经网络,其收敛速度和预测精度都明显高于传统的BP网络。PSO-BP方法对煤炭企业物流成本的预测具有一定的参考价值和指导意义。 展开更多
关键词 物流 成本预测 神经网络 PSO-BP网络
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冲击地压危险等级预测的PSO-SVM模型 被引量：6
3
作者 邵剑生 薛惠锋 《西安工业大学学报》 CAS 2012年第1期39-42,73,共5页
为了对冲击地压进行有效的预测,分析了冲击地压的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的冲击地压危险程度预测模型,并通过实例,对PSO-SVM模型的预测效果进行了检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量... 为了对冲击地压进行有效的预测,分析了冲击地压的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的冲击地压危险程度预测模型,并通过实例,对PSO-SVM模型的预测效果进行了检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对实例进行了预测,最后对三种方法的预测精度进行了比较分析,结果显示:PSO-SVM方法的预测精度要高于BP-NN和SVM方法的预测精度,可见,PSO-SVM预测方法对煤矿冲击地压危险程度预测具有一定的参考价值和指导意义. 展开更多
关键词 冲击地压 预测 粒子群优化支持向量机方法 BP神经网络
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