基于改进的GA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

韩永亮; 李胜; 胡海永; 罗明坤

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基于改进的GA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

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为准确、快速地预测煤与瓦斯突出,提出了一种基于因子分析和遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的煤与瓦斯突出危险性预测模型。构建10种影响因素的煤与瓦斯突出评价指标体系,采用因子分析法对评价指标体系进行分析提取,将提取出的5个公因子作为ELM的输入参数,为避免ELM输入权值和隐含层偏差随机性的影响,应用GA对ELM模型参数进行优化,构建GA-ELM模型,选取20组实例进行仿真预测,同时与传统单一的ELM、SVM和BP模型进行对比分析。结果表明:基于改进的GA-ELM模型能有效降低数据冗余、简化网络结构和提高判别精度,提出将其运用到煤与瓦斯突出的预测与实际结果具有很好的一致性。

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来源
《地下空间与工程学报》 |2019年第6期|1895-1902|共8页
作者
韩永亮; 李胜; 胡海永; 罗明坤;
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作者单位

中煤科工集团西安研究院有限公司;

西安710054;

辽宁工程技术大学矿业学院;

辽宁阜新123000;

应急管理部信息研究院;

北京100029;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
煤与瓦斯突出; 预测; 因子分析; 遗传算法(GA); 极限学习机(ELM);

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