节点文献

基于最小二乘支持向量机的煤矿瓦斯预测

Prediction of Gas Emission Based on Least Squares Support Vector Machines

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 史庆军戚常林杨松涛张春玲

【Author】 SHI Qing-jun,QI Chang-lin,YANG Shong-tao,ZHANG Chun-ling(College of Information and Electronic Technology,Jiamusi University,Jiamusi 154007,China)

【机构】 佳木斯大学信息电子技术学院

【摘要】 瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题.提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合对瓦斯涌出量进行预测的新方法.实验结果表明,该模型预测精度更高,泛化能力更强.

【Abstract】 Gas emission is influenced by series natural factors and exploiting conditions,which is a non-linearly and high-dimension problem.A new method of combining the improved PSO with LSSVM is presented to predict gas emission.Experimental results show that the model can achieve more accurate prediction and stronger generative ability.

【关键词】 瓦斯涌出量最小二乘支持向量机粒子群算法
【Key words】 gas emissionLSSVMPSO
【基金】 黑龙江省教育厅科研项目(11511408);佳木斯大学校级重点项目(Lz2010-013)
  • 【文献出处】 佳木斯大学学报(自然科学版) ,Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2011年01期
  • 【分类号】TD712.5
  • 【被引频次】12
  • 【下载频次】150
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络