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基于改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测研究 随着煤矿安全意识的提高和煤矿生产水平的不断提高,预测煤与瓦斯突出已成为煤矿安全管理的重要内容。传统的预测方法存在着一定的缺陷,比如参数选择不合理、准确度不高等问题。针对这些问题,本文提出了基于改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测方法。 首先,介绍了煤与瓦斯突出的概念及其危害性。然后,分别介绍了传统的煤与瓦斯突出预测方法和改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测方法。 传统的煤与瓦斯突出预测方法主要包括基于经验公式、经验参数和单因素分析等方法。这些方法都存在一些缺陷,比如参数选择不合理、准确度不高等问题。而改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测方法则是基于粒子群算法改进的LS-SVM预测模型。该方法可以自适应地选择最优的预测参数,提高预测准确度。 本文针对煤与瓦斯突出预测,详细介绍了改进PSO优化LS-SVM参数的预测模型。该模型基于LS-SVM算法,利用PSO算法对模型参数进行优化,从而提高模型预测的准确度。在对PSO和LS-SVM算法进行优化的基础上,提出了一种新的预测模型,将改进的PSO算法应用到LS-SVM算法的模型中,得到了更加精确的预测结果。 为了验证该方法的有效性,我们选取了某矿山的煤与瓦斯突出数据进行了实验。实验结果表明,该方法相比传统方法,具有更高的预测准确度和更好的实用性。同时,还对该方法的可靠性、稳定性以及针对该方法的改进方向进行了分析。 总的来说,本文介绍了一种改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测方法。这种方法可以自适应地选择最优的预测参数,提高预测准确度。通过实验验证,该方法相比传统方法具有更高的预测准确度和更好的实用性。未来,我们将继续研究该方法的可靠性和稳定性,并探索更多针对该方法的改进方向,以提高其预测性能和实用性。