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基于FIG-SVM的煤矿瓦斯浓度预测 被引量：18
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作者 刘俊娥 杨晓帆 郭章林 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期80-84,共5页
为了提高矿井上隅角瓦斯(这里指甲烷)浓度的预测精度,得到瓦斯浓度的一个预测范围,提出一种将模糊信息粒化(FIG)和支持向量机(SVM)相结合的瓦斯浓度预测方法。首先利用模糊信息粒化对原始数据进行模糊粒化处理,并且给出一个预测范围。... 为了提高矿井上隅角瓦斯(这里指甲烷)浓度的预测精度,得到瓦斯浓度的一个预测范围,提出一种将模糊信息粒化(FIG)和支持向量机(SVM)相结合的瓦斯浓度预测方法。首先利用模糊信息粒化对原始数据进行模糊粒化处理,并且给出一个预测范围。然后将粒化后的数据作为输入,运用SVM进行回归预测,采用粒子群(PSO)算法选取最佳的核函数参数g和惩罚因子c。最后根据实测值与预测值的对比判断预测方法的可靠度。试验结果表明:每一个时间段瓦斯浓度的实测值基本都在预测范围内,说明该模型预测精度较高,有较强的实用性和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 模糊信息粒化(FIG) 支持向量机(SVM) 瓦斯(甲烷)浓度 预测 粒子群(PSO)
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