基于模糊信息粒化与马尔科夫修正的瓦斯浓度预测

武艳蒙; 邱春荣; 吕晓波

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基于模糊信息粒化与马尔科夫修正的瓦斯浓度预测

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基于模糊信息粒化对原始数据进行处理,利用支持向量机(SVM)以及差分进化算法(DE)建立预测模型,根据马尔科夫链进行残差修正,预测瓦斯浓度变化趋势。通过实验表明,该方法相较于直接对粒化数据进行SVM预测有了较大的效果提升,此外,对原始数据进行了FIG处理,实现了降维,算法运行时间得到减少,算法效率得到提升。

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来源
《煤炭技术》 |2018年第5期|173-175|共3页
作者
武艳蒙; 邱春荣; 吕晓波;
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作者单位

中国矿业大学信息与控制工程学院;

江苏徐州221008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类煤（岩石）与瓦斯突出的预防和处理;
关键词
煤矿; 模糊信息粒化; 支持向量机; 差分进化算法; 马尔科夫残差修正;

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