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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>電力論文網>基于LPCA和改進極限學習機的煤與瓦斯突出危險性判識

      基于LPCA和改進極限學習機的煤與瓦斯突出危險性判識

      2018-01-15 | rar | 1.07 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　為實現煤與瓦斯突出危險性的準確、快速地動態預測，提出構建基于KPCA-BA-ELM的突出危險性耦合預測模型。根據煤與瓦斯突出綜合作用機理，確定突出各影響因素參數；利用核主成分分析（ KPCA）對樣本數據進行預處理，提取出主成分序列；利用蝙蝠算法（ BA）優化極限學習機（ELM）模型，并與BA-ELM、ELM、SVM和BP等模型共同進行突出危險性預測，驗證模型的優越性。結果表明，基于KPCA-BA-ELM突出危險性預測模型平均絕對誤差為4. 560．平均相對誤差為3.478%，運行時間為1.286 s，較其他模型具有精準的判識度和較高的泛化能力；能充分挖掘突出時空演變的內部隱含規律，有效詮釋突出危險性與其影響因素間的非線性關系。

      基于LPCA和改進極限學習機的煤與瓦斯突出危險性判識

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