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瓦斯涌出量的AFSA-ELM预测模型
  • 217
  • 作者

    温廷新孙雪

  • 单位

    辽宁工程技术大学系统工程研究所

  • 摘要
    为准确预测瓦斯涌出量,提出人工鱼群算法(AFSA)优化极限学习机(ELM)的瓦斯涌出量AFSA-ELM预测模型.该模型采用AFSA对ELM中的输入连接权值和隐含层阈值进行优化选取,为提高模型泛化能力,以训练样本的10次10折交叉验证的均方根误差的平均值作为AFSA目标函数的适应度值.利用18组煤矿实测数据进行试验.研究结果表明:AFSA实现了对ELM性能的优化,AFSA-ELM预测模型对样本的拟合度高,且具有较高的预测精度和泛化能力,即AFSA-ELM预测模型可以有效地实现对矿井瓦斯涌出量的预测.
  • 关键词

    极限学习机人工鱼群算法瓦斯涌出量预测精度泛化能力

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金(713711091)；辽宁省社科基金(L14BTJ004)；
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