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摘要
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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