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题名基于预处理的AFOA-ELM冲击地压危险预测模型
被引量：4
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作者
温廷新
李洋子
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机构
辽宁工程技术大学系统工程研究所
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期29-34,共6页
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基金
国家自然科学基金资助(71371091)
辽宁省教育厅基金资助(L14BTJ004)
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文摘
为提高冲击地压危险性预测准确率,提出一种基于预处理的改进的果蝇优化算法(AFOA)优化极限学习机(ELM)的预测模型。以重庆砚石台煤矿为例,选取其10个冲击地压危险性影响因素作为模型特征;以部分实测数据作为样本数据集并进行预处理,采用合成少数类过采样技术(SMOTE)构建平衡数据集,使用灰色关联分析法(GRA)及因子分析法(FA)降低特征维度;针对果蝇优化算法(FOA),引入跳脱变量和分类准确率方差变量构造AFOA,利用AFOA优化选取ELM的输入层权值及隐含层阈值,构建冲击地压危险预测模型,训练预处理样本数据、预测并对比其他模型预测结果。结果表明:数据集预处理可以显著提高AFOA-ELM模型预测效果;基于预处理的AFOA-ELM冲击地压危险预测模型,预测准确率为93.75%,均方误差为6.25%,预测精度显著优于其他对比模型。
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关键词
冲击地压
危险性预测
合成少数类过采样技术(SMOTE)
因子分析法(FA)
灰色关联分析法(GRA)
极限学习机(ELM)
改进的果蝇优化算法(afoa)
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Keywords
rock burst
risk prediction
synthetic minority oversampling technique(SMOTE)
factor analysis(FA)
grey relational analysis(GRA)
extreme learning machine(ELM)
ameliorated fruit fly optimization algorithm(afoa)
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分类号
X936
[环境科学与工程—安全科学]
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