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混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的应用
被引量：
1
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作者
王江荣
《煤》
2013年第10期15-17,41,共4页
瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着高度的非线性性,为了提高瓦斯涌出量的预测精度,提出了变量扩维-筛选法,即引入非线性项。采用混合粒子群算法从大量的候选变量中选出最优的变量子集,利用最优变量子集建立拟线性瓦斯涌出量预测模型。...
瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着高度的非线性性,为了提高瓦斯涌出量的预测精度,提出了变量扩维-筛选法,即引入非线性项。采用混合粒子群算法从大量的候选变量中选出最优的变量子集,利用最优变量子集建立拟线性瓦斯涌出量预测模型。将测量数据分为建模数据和测试数据,测试结果表明基于变量扩维-筛选法的预测模型具有较高的精确度,测试结果优于逐步回归法、神经网络法以及纯粹的线性回归法,具有一定的应用价值。
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关键词
非线性
变量扩维
-
筛选
混合粒子群算法
拟线性回归
预测
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职称材料
题名
混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的应用
被引量：
1
1
作者
王江荣
机构
兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系
出处
《煤》
2013年第10期15-17,41,共4页
文摘
瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着高度的非线性性,为了提高瓦斯涌出量的预测精度,提出了变量扩维-筛选法,即引入非线性项。采用混合粒子群算法从大量的候选变量中选出最优的变量子集,利用最优变量子集建立拟线性瓦斯涌出量预测模型。将测量数据分为建模数据和测试数据,测试结果表明基于变量扩维-筛选法的预测模型具有较高的精确度,测试结果优于逐步回归法、神经网络法以及纯粹的线性回归法,具有一定的应用价值。
关键词
非线性
变量扩维
-
筛选
混合粒子群算法
拟线性回归
预测
Keywords
nonlinear
variable augmented - screening
hybrid particle swarm optimization
quasi
-
linear regression
prediction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的应用
王江荣
《煤》
2013
1
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