论文摘要
为准确、快速地预测煤与瓦斯突出,提出了一种基于因子分析和遗传算法（GA）优化极限学习机（ELM）的煤与瓦斯突出危险性预测模型。构建10种影响因素的煤与瓦斯突出评价指标体系,采用因子分析法对评价指标体系进行分析提取,将提取出的5个公因子作为ELM的输入参数,为避免ELM输入权值和隐含层偏差随机性的影响,应用GA对ELM模型参数进行优化,构建GA-ELM模型,选取20组实例进行仿真预测,同时与传统单一的ELM、SVM和BP模型进行对比分析。结果表明:基于改进的GA-ELM模型能有效降低数据冗余、简化网络结构和提高判别精度,提出将其运用到煤与瓦斯突出的预测与实际结果具有很好的一致性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 韩永亮,李胜,胡海永,罗明坤
关键词: 煤与瓦斯突出,预测,因子分析,遗传算法,极限学习机
来源: 地下空间与工程学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,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: 中煤科工集团西安研究院有限公司,辽宁工程技术大学矿业学院,应急管理部信息研究院
基金: 国家自然科学基金(51004063),辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LJQ2011029)
分类号: TD713;TP18
页码: 1895-1902
总页数: 8
文件大小: 313K
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