论文摘要
为提高矿井突水水源识别的精度,提出一种改进鲸鱼优化算法（IWOA）-混合核极限学习机（HKELM）的水源识别模型。首先将高斯核函数和多项式核函数相结合,构造学习能力和泛化性能较好的HKELM;然后针对鲸鱼优化算法（WOA）易陷入局部最优的问题,提出IWOA算法,引入帐篷映射、改进非线性因子以及设置反向精英学习阈值等3种策略来降低算法过早收敛的概率,并得到更优结果;最后将新庄孜矿的突水水源资料作为仿真数据,降维处理后输入到IWOA-HKELM模型中结果预测。研究表明:通过IWOA优化HKELM参数,可提高HKELM的整体预测性能;IWOA-HKELM的预测结果与实际情况完全一致,与其他模型相比,该模型的平均分类准确率明显提高,平均均方误差和分类准确率标准差明显降低。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邵良杉,詹小凡
关键词: 突水水源识别,改进鲸鱼优化算法,混合核极限学习机,帐篷映射,非线性因子,反向精英学习阈值
来源: 中国安全科学学报 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 辽宁工程技术大学系统工程研究所
基金: 国家自然科学基金资助(71771111)
分类号: TP18;TD745
DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.09.018
页码: 113-118
总页数: 6
文件大小: 892K
下载量: 150
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标签：突水水源识别论文; 改进鲸鱼优化算法论文; 混合核极限学习机论文; 帐篷映射论文; 非线性因子论文; 反向精英学习阈值论文;