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基于改进万有引力算法的KELM瓦斯涌出量预测
  • 412
  • 作者

    王居尧王凯君

  • 单位

    潞安矿业集团公司

  • 摘要
    针对瓦斯涌出量受其他因素的影响,并且存在着复杂的非线性关系,将核极端学习机与改进的万有引力算法相结合建立基于改进万有引力算法—KELM的瓦斯涌出量预测模型(IGSA-KELM瓦斯涌出量预测模型)。首先将输入样本作为KELM网络的输入量,然后采用改进的万有引力搜索算法对KELM网络的核参数和输出权值寻优,优化KELM网络的性能。测试结果表明,基于该方法预测的绝对瓦斯涌出量误差在0.1 m~3/min以内,提高了预测精度和预测效率。
  • 关键词

    瓦斯涌出量预测改进万有引力核极端学习机

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(51974151)；
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