作者：付华,王馨蕊,杨本臣,王志军,屠乃威,王雨虹,徐耀松 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2014年第11期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2014110230 DOC编号：DOCCGJS2014110239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对瓦斯涌出量受多因素影响，传统的预测方法难以建立准确的数学模型，导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性，确定加权规则参数，以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明，该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度，降低了预测误差，为煤矿瓦斯防治提供理论支持。

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