基于支持向量機(jī)的煤自燃預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、煤礦火災(zāi)事故頻繁發(fā)生給人民生命和財(cái)產(chǎn)帶來巨大危害。煤自燃是引起煤礦發(fā)生火災(zāi)的主要原因之一,提早準(zhǔn)確地測(cè)定煤自燃的危險(xiǎn)等級(jí),就可以及時(shí)采取有效措施,避免煤自燃的發(fā)生,從而保證煤礦的安全生產(chǎn)。本文利用煤在氧化升溫過程中所釋放的氣體,針對(duì)煤自燃具有影響因素繁多、高度非線性的特點(diǎn),采用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)方法,對(duì)煤自燃危險(xiǎn)程度進(jìn)行預(yù)測(cè)具有實(shí)際意義。本文的主要研究?jī)?nèi)容主要和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對(duì)支持向

2、量機(jī)的參數(shù)對(duì)其性能的影響,利用遺傳算法(genetic algorithm,GA)和粒子群算法(particle swarm optimization,POS)對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。(2)引入了模糊隸屬度和最小二乘的思想,改進(jìn)了一種模糊最小二乘球形支持向量機(jī)(FLHSSVM)的方法,并結(jié)合序貫最小化(SMO)的方法求解,最終的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)表明了該算法的有效性。(3)運(yùn)用鄰域粗糙集的方法對(duì)煤自燃預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)中的輸入向量進(jìn)行約簡(jiǎn),然后結(jié)合支