查询结果:   张瑞,李雅梅.基于PCA-LWCA-LS-SVM回采工作面瓦斯涌出量预测[J].计算机应用与软件,2018,35(12):66 - 70.
中文标题
基于PCA-LWCA-LS-SVM回采工作面瓦斯涌出量预测
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
59
英文标题
PREDICTION OF GAS EMISSION IN WORKING FACE BASED ON PCA-LWCA-LS-SVM
作 者
张瑞 李雅梅 Zhang Rui Li Yamei
作者单位
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院 辽宁 葫芦岛 125105     
英文单位
Faculty of Electrical and Control Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, Liaoning, China     
关键词
主成分分析 最小二乘支持向量机 领导狼狼群算法 数据降维 回采工作面
Keywords
PCA LS-SVM LWCA Data reduction Working face
基金项目
国家自然科学基金项目(71371091);辽宁省重点实验室项目(LJZS003)
作者资料
张瑞,硕士生,主研领域:先进控制理论及其应用。李雅梅,副教授。 。
文章摘要
回采工作面瓦斯涌出量各影响因素之间存在多重共线性,这会对预测造成不利影响。为降低这种影响并提高预测精度,提出将主成分分析法(PCA)与双层狼群算法(LWCA)优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)相耦合。该方法利用PCA对数据进行降维处理,再利用LS-SVM泛化能力强的特点来进行瓦斯涌出量的预测。为了提升LS-SVM的性能,将LWCA与LS-SVM结合,利用LWCA来优化LS-SVM的参数。采用该模型对实际中的回采工作面瓦斯涌出量进行预测,并与LS-SVM预测模型、PCA与遗传算法优化的LS-SVM相耦合的预测模型进行比较,验证该模型的性能。实验表明:该模型预测结果中最大相对误差为2.35%,最小相对误差为0.26%,平均相对误差为1.22%,预测精度得到显著提升。
Abstract
There are multiple collinearities among the influencing factors of the gas emission in the working face, and it has a negative effect on the prediction. In order to reduce the effect and improve the accuracy of prediction, the principal component analysis(PCA) was coupled with the least square support vector machine(LS-SVM) optimized by the two-layer wolf colony algorithm(LWCA). The method used PCA to reduce the dimension of data. The volume of gas emission was predicted by using the generalization ability of LS-SVM. To improve the performance of LS-SVM, LWCA was combined with LS-SVM, which optimized the parameters of LS-SVM. The model was adopted to forecast the actual gas emission in the working face, and was compared with LS-SVM prediction model, PCA and LS-SVM prediction model optimized by genetic algorithm to verify the performance of the model. The experiment shows that the maximum relative error is 2.35%, the minimum relative error is 0.26%, the average relative error is 1.22% in the predicted results, and prediction accuracy is significantly improved.
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