典型文献
基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究
文献摘要：
为了更好地对矿井回采工作面瓦斯的涌出量做出准确的预测,提出了将改进的人工蜂群与最小二乘支持向量机(IABC-LSSVM)相耦合的瓦斯涌出量预测方法.首先,在人工蜂群(ABC)算法中引入混沌序列来确定更优的初始蜜源,并结合自适应因子更新搜索步长,从而避免陷入局部最优的情况;然后,利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘机的核宽度和正则化参数进行寻优;最后,使用优化后的参数进行定量分析,在归一化处理后建立瓦斯涌出量的非线性预测模型.结果表明,IABC-LSSVM模型与其他三种改进预测模型相比具有更高的准确率,能够为复杂因素下煤矿工作面瓦斯涌出的预测提供可靠的理论依据.
文献关键词：
瓦斯涌出量;人工蜂群算法;预测模型;最小二乘支持向量机;混沌序列
中图分类号：
作者姓名：
王磊;刘雨;刘志中;齐俊艳
作者机构：
河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000
文献出处：
引用格式：
[1]王磊;刘雨;刘志中;齐俊艳-.基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究)[J].传感器与微系统,2022(02):34-38
A类：
B类：
IABC,LSSVM,瓦斯涌出量预测,矿井,回采工作面,最小二乘支持向量机,混沌序列,蜜源,自适应因子,新搜索,步长,局部最优,人工蜂群算法,乘机,正则化参数,使用优化,归一化处理,非线性预测模型,煤矿工作面
AB值：
0.202414
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
