基于支持向量机的矿井瓦斯浓度预测应用研究
Application Research of Mine Gas Concentration Prediction Based on Support Vector Machine作者机构：山西西山矿业管理有限公司山西太原030000
出 版 物：《煤炭科技》 (Coal Science & Technology Magazine)
年 卷 期：2018年第39卷第4期
页 面：41-44页
学科分类：0819[工学-矿业工程] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学]
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。
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