基于ISSA-ELM的煤与瓦斯突出危险等级预测

邵良杉; 毕圣昊; 王彦彬; 赵硕嫱

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基于ISSA-ELM的煤与瓦斯突出危险等级预测

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为提高煤与瓦斯突出危险等级预测的准确性,提出改进麻雀搜索算法(ISSA)优化极限学习机(ELM)的煤与瓦斯突出预测模型。首先,选用60组煤与瓦斯突出数据作为数据样本,采用主成分分析法(PCA)对其影响因素进行降维处理。然后,利用ISSA算法优化ELM算法的参数,建立ISSA-ELM模型。最后,选取样本后15组作为测试样本来验证模型的有效性,并与其他模型进行对比。研究结果表明:ISSA-ELM模型具有预测准确率更高、收敛速度更快和稳定性更佳等优点。研究结果可为煤与瓦斯突出危险等级准确判别提供参考。

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来源
《中国安全生产科学技术》 |2023年第9期|76-82|共7页
作者
邵良杉; 毕圣昊; 王彦彬; 赵硕嫱;
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作者单位

辽宁理工学院;

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
矿山安全; 煤与瓦斯突出预测; 主成分分析法; 改进麻雀搜索算法; 极限学习机;

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