基于AE-CLSSA-ELM的煤与瓦斯突出危险性预测模型

温廷新; 高倩

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基于AE-CLSSA-ELM的煤与瓦斯突出危险性预测模型

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为了有效挖掘煤与瓦斯突出数据的非线性关系,提高煤与瓦斯突出危险性预测精度,提出1种基于自动编码器(AE)-改进麻雀搜索算法(CLSSA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先,在分析煤与瓦斯突出影响指标之间相关性的基础上,采用AE算法提取特征,降低数据复杂度;然后,基于麻雀搜索算法(SSA),引入Tent混沌映射和Levy飞行策略改进设计CLSSA;最后,利用CLSSA优选ELM的输入层权值和隐藏层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型对AE降维后的数据训练、测试,并与其他模型对比。研究结果表明:经AE特征提取后,ELM预测准确率提高了11%,且各类的错判数得到减少;基于AE-CLSSA-ELM的煤与瓦斯突出预测模型准确率为98.5%,F1值为97.87%,预测效果优于其他对比模型。研究结果可为煤与瓦斯突出事故的防范提供参考。

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来源
《中国安全生产科学技术》 |2023年第5期|73-79|共7页
作者
温廷新; 高倩;
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作者单位

辽宁工程技术大学工商管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 X936;
关键词
煤与瓦斯突出预测; 自动编码器(AE); 麻雀搜索算法(SSA); 极限学习机(ELM);

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