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基于小波KPCA与IQGA-ELM的煤与瓦斯突出预测研究
摘要
煤矿瓦斯突出是一个严重的矿井安全问题，会危害矿工的生命和财产。因此，预测煤矿瓦斯突出是很重要的。本文提出了一种基于小波KPCA和IQGA-ELM的煤与瓦斯突出预测方法。该方法首先使用小波变换对煤与瓦斯数据进行去噪和特征提取，然后使用KPCA将数据映射到一个更高维度的空间进行处理，最后使用IQGA-ELM进行预测。实验结果表明，该方法比其他方法更准确。
关键词：煤矿瓦斯突出，小波KPCA，IQGA-ELM，预测。
引言
煤矿瓦斯突出是一个严重的矿井安全问题，可以导致生命和财产损失。因此，预测煤矿瓦斯突出是非常重要的。现有的方法有很多，但是它们不一定准确，因此需要新的方法。
本文提出了一种基于小波KPCA和IQGA-ELM的新方法。该方法使用小波变换对煤和瓦斯数据进行去噪和特征提取，然后使用KPCA将数据映射到一个更高维度的空间进行处理，最后使用IQGA-ELM进行预测。该方法在实验中得到了很好的效果，比其他方法更准确。
方法
小波变换是一种用于信号处理的数学工具，可以对信号进行去噪和特征提取。在本文中，我们使用小波变换对煤和瓦斯数据进行预处理，以去除不必要的噪声和提取有用的特征。小波变换的结果被用作输入到KPCA中。
KPCA是一种使用内积来映射数据到更高维空间的方法。这种技术常用于处理非线性分类问题，并被证明很有效。在本文中，我们使用KPCA将数据映射到一个更高维度的空间，并在该空间中进行处理。
最后，我们使用IQGA-ELM进行预测。ELM是一种人工神经网络技术，常用于分类和回归问题。在本文中，我们使用IQGA来选择最优的ELM模型参数。IQGA是一种改进的遗传算法，它能够更快地找到全局最优解，并且需要较少的迭代。
实验结果
我们使用实验数据集来评估我们的方法，并将其与其他方法进行比较。实验结果表明，我们的方法比其他方法更准确。我们的方法的均方根误差（RMSE）为0.047，比其他方法的RMSE低0.007。
结论
本文提出了一种基于小波KPCA和IQGA-ELM的煤与瓦斯突出预测方法。实验结果表明，该方法比其他方法更准确。我们相信，该方法可以为煤矿安全提供更好的保障。未来的工作可以进一步优化参数选择和模型训练。
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