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煤与瓦斯突出missForest-EGWO-SVM预测模型

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【作者】 邵良杉詹小凡

【Author】 SHAO Liangshan;ZHAN Xiaofan;Systems Engineering Institute, Liaoning Technical University;

【机构】 辽宁工程技术大学系统工程研究所

【摘要】 针对煤与瓦斯突出预测的数据不完整或缺失问题,提出一种基于miss Forest-EGWO-SVM的煤与瓦斯突出预测模型.以淮南地区的实测数据作为研究样本,采用missForest算法对样本数据进行缺失值填补;为解决SVM算法性能受参数影响大的问题,利用高效灰狼算法(EGWO)对SVM进行参数寻优;完善后的数据集作为EGWO-SVM模型的输入进行实验,与其他模型对比.研究结果表明:采用missForest填补缺失数据,提高了模型的突出事故预测率,EGWO-SVM模型能够有效避免GWO在后期搜索中陷入局部最优,进一步提高了SVM的预测精度.研究结论为缺失数据情况下煤与瓦斯突出预测提供了一种途径.

【基金】 国家自然科学基金(71771111)
  • 【分类号】TD713
  • 【下载频次】46
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