基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究

作者：王磊; 刘雨^*; 刘志中; 齐俊艳

来源：传感器与微系统, 2022, 41(02): 34-38.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)02-0034-05

• 瓦斯涌出量
• 人工蜂群算法
• 预测模型
• 最小二乘支持向量机
• 混沌序列

为了更好地对矿井回采工作面瓦斯的涌出量做出准确的预测,提出了将改进的人工蜂群与最小二乘支持向量机(IABC-LSSVM)相耦合的瓦斯涌出量预测方法。首先,在人工蜂群(ABC)算法中引入混沌序列来确定更优的初始蜜源,并结合自适应因子更新搜索步长,从而避免陷入局部最优的情况;然后,利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘机的核宽度和正则化参数进行寻优;最后,使用优化后的参数进行定量分析,在归一化处理后建立瓦斯涌出量的非线性预测模型。结果表明,IABC-LSSVM模型与其他三种改进预测模型相比具有更高的准确率,能够为复杂因素下煤矿工作面瓦斯涌出的预测提供可靠的理论依据。

• 单位
  河南理工大学