计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2012年
11期
2909-2912
,共4页
煤与瓦斯突出%预测%支持向量机%粗糙集%克隆选择算法
煤與瓦斯突齣%預測%支持嚮量機%粗糙集%剋隆選擇算法
매여와사돌출%예측%지지향량궤%조조집%극륭선택산법
为提高矿井煤与瓦斯突出的预测性能,提出了粗糙集(RS)与克隆选择算法(CSA)一支持向量机(SVM)集成的预测方法.首先应用粗糙集理论对数据集进行约简提取出关键特征指标和数据样本,然后应用支持向量机构建煤与瓦斯突出预测模型,最后应用克隆选择算法和训练样本集预测错误率最小原则智能选择和优化预测模型的参数向量；煤与瓦斯突出预测实验结果验证了该方法的有效性,性能明显优于传统的神经网络预测方法.
為提高礦井煤與瓦斯突齣的預測性能,提齣瞭粗糙集(RS)與剋隆選擇算法(CSA)一支持嚮量機(SVM)集成的預測方法.首先應用粗糙集理論對數據集進行約簡提取齣關鍵特徵指標和數據樣本,然後應用支持嚮量機構建煤與瓦斯突齣預測模型,最後應用剋隆選擇算法和訓練樣本集預測錯誤率最小原則智能選擇和優化預測模型的參數嚮量；煤與瓦斯突齣預測實驗結果驗證瞭該方法的有效性,性能明顯優于傳統的神經網絡預測方法.
위제고광정매여와사돌출적예측성능,제출료조조집(RS)여극륭선택산법(CSA)일지지향량궤(SVM)집성적예측방법.수선응용조조집이론대수거집진행약간제취출관건특정지표화수거양본,연후응용지지향량궤구건매여와사돌출예측모형,최후응용극륭선택산법화훈련양본집예측착오솔최소원칙지능선택화우화예측모형적삼수향량；매여와사돌출예측실험결과험증료해방법적유효성,성능명현우우전통적신경망락예측방법.
