基于改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测研究.docx
骑着****猪猪
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测研究.docx
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
改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉NO_X排放预测.docx
改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉NO_X排放预测改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉NO_X排放预测摘要:本文针对燃煤锅炉NO_X排放预测问题,采用改进的粒子群优化算法(PSO)来优化LSSVM模型的参数,提高预测精度。首先介绍了燃煤锅炉NO_X排放的重要性和相关工作的研究现状,然后详细介绍了LSSVM模型和PSO算法的原理。接着,提出了改进的PSO算法,包括使用自适应权重的惯性权重更新方法和局部搜索策略的引入。最后,通过实验验证了改进的PSO算法在燃煤锅炉NO_X排放预测中的有效性,并与传统的P
基于MA-PSO优化LSSVM参数的供水量预测研究.docx
基于MA-PSO优化LSSVM参数的供水量预测研究摘要:供水量预测在城市水务管理中具有重要作用,在提高供水效率、优化供水方案和应对自然灾害等方面均能发挥关键作用。而LSSVM(LeastSquaresSupportVectorMachine)作为一种有效的非线性预测模型,已经被广泛应用于供水量预测中。然而,LSSVM的性能受到参数设置的影响,因此选择合适的参数对于提高预测精度至关重要。本文使用MA-PSO(MultipleAcceleratorsParticleSwarmOptimization)优化算法
基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测.docx
基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测随着科技的发展,MEMS陀螺作为一种新型科技产品,已经在诸多领域得到广泛应用,比如导弹、卫星、飞机等方面。但是,由于MEMS陀螺自身的特性和应用场景的限制,其会出现随机漂移的现象,给陀螺的精度带来不利影响。因此,如何准确预测MEMS陀螺的随机漂移,对于提高其精度,具有重要的意义。当前,MEMS陀螺随机漂移预测的研究中,常用的方法有基于传统数学建模的方法和深度学习算法。但是,传统数学建模方法受到模型复杂度和准确度的限制,而深度学习算法需要大量的数据进行训
基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿研究.docx
基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿研究摘要:本文研究了一种基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿方法,利用LSSVM模型对传感器的输出进行建模,通过改进的PSO算法优化模型参数,实现对传感器输出的准确补偿。实验结果表明,该方法具有较高的补偿精度和稳定性,适用于传感器补偿领域。关键词:传感器补偿、LSSVM、PSO算法、模型优化一、引言在众多领域,传感器都具有不可替代的重要作用,它能够感知外界环境的参数信息,并将其转化为电信号输出。然而,传感器在使用过程中也会受到多种干扰,如温度、震动等,导致其输出