作者：单亚锋,高振彪 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2020年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2020010680 DOC编号：DOCJSJZ2020010689 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为解决煤矿单传感器瓦斯浓度预测精度不足的问题，将自适应人工免疫系统(AIS)与自适应粒子群(PSO)相结合，建立多参数并行双自适应AIS-PSO算法的瓦斯浓度软测量模型。通过分析煤矿井下环境参数对瓦斯浓度监测的影响，将矿井下温度及风速等环境参数作为软测量模型输入，上隅角瓦斯浓度作为模型输出。利用并行双自适应AIS-PSO算法对最小二乘支持向量机(LS-SVM)的核参数σ和正则化参数γ进行寻优，并与PSO-LSSVM、LS-SVM结果进行对比。结果表明：PSO-LSSVM平均相对误差为5.5083%，LS-SVM平均相对误差为8.6883%，并行双自适应AIS-PSO软测量模型的平均相对误差为2.0165%，最小相对误差为1.194%，与另两种方法相比具有较高的预测精度和泛化能力。

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