基于支持向量机的矿井瓦斯浓度预测应用研究
赵华天
山西西山矿业管理有限公司,山西 太原,030000
摘要：以高河煤矿回采工作面刮板输送机机尾瓦斯浓度变化为例,运用PSO-SVM与GA-SVM算法分别对核参数g和惩罚因子c进行寻优,建立最优组合参数瓦斯浓度预测模型,进行瓦斯浓度预测.结果表明,基于支持向量机的瓦斯浓度预测模型在井下瓦斯浓度预测中具有一定的有效性与实用性;且相对于PSO-SVM模型,GA-SVM模型的预测效果更佳.
关键词：瓦斯浓度预测支持向量机粒子群优化遗传算法
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 41-44 )
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