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基于预处理的IFOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型
被引量：
15
1
作者
温廷新
靳露露
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期35-41,共7页
为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度...
为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度较小的因素,应用主成分分析法(PCA)进一步约简因素;构建煤与瓦斯突出危险性预测模型,基于果蝇优化算法(FOA),引入自适应步长更新策略及群体适应度方差策略设计IFOA;利用IFOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,对预处理样本数据进行训练、预测并对比其他模型预测效果。结果表明:基于预处理的IFOA-ELM模型预测结果与实际结果完全拟合,预测效果显著优于未预处理的模型;基于预处理的IFOA-ELM模型的分类准确率和召回率均为100%,显著高于其他对比模型。
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关键词
煤与瓦斯突出预测
灰色关联熵分析(
grea
)
主成分分析(PCA)
极限学习机(ELM)
改进的果蝇优化算法(IFOA)
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职称材料
题名
基于预处理的IFOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型
被引量：
15
1
作者
温廷新
靳露露
机构
辽宁工程技术大学系统工程研究所
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期35-41,共7页
基金
国家自然科学基金资助(71371091)
辽宁省社科基金资助(L14BTJ004)。
文摘
为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度较小的因素,应用主成分分析法(PCA)进一步约简因素;构建煤与瓦斯突出危险性预测模型,基于果蝇优化算法(FOA),引入自适应步长更新策略及群体适应度方差策略设计IFOA;利用IFOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,对预处理样本数据进行训练、预测并对比其他模型预测效果。结果表明:基于预处理的IFOA-ELM模型预测结果与实际结果完全拟合,预测效果显著优于未预处理的模型;基于预处理的IFOA-ELM模型的分类准确率和召回率均为100%,显著高于其他对比模型。
关键词
煤与瓦斯突出预测
灰色关联熵分析(
grea
)
主成分分析(PCA)
极限学习机(ELM)
改进的果蝇优化算法(IFOA)
Keywords
coal and gas outburst prediction
grey
relational
entropy
analysis
(
grea
)
principal component
analysis
(PCA)
extreme learning machine(ELM)
improved fruit fly optimization algorithm(IFOA)
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于预处理的IFOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型
温廷新
靳露露
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
15
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