文献类型：期刊文章

作　　者：刘俊娥[1] 杨晓帆[2] 郭章林[3]

机构地区：[1]北京物资学院信息学院 [2]河北工程大学经济管理学院,河北邯郸056038 [3]华北科技学院土木工程系

出　　处：《中国安全科学学报》

基　　金：国家科技支撑项目(2007BAB18B01)

年　　份：2013

卷　　号：23

期　　号：2

起止页码：80-84

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高矿井上隅角瓦斯(这里指甲烷)浓度的预测精度,得到瓦斯浓度的一个预测范围,提出一种将模糊信息粒化(FIG)和支持向量机(SVM)相结合的瓦斯浓度预测方法。首先利用模糊信息粒化对原始数据进行模糊粒化处理,并且给出一个预测范围。然后将粒化后的数据作为输入,运用SVM进行回归预测,采用粒子群(PSO)算法选取最佳的核函数参数g和惩罚因子c。最后根据实测值与预测值的对比判断预测方法的可靠度。试验结果表明:每一个时间段瓦斯浓度的实测值基本都在预测范围内,说明该模型预测精度较高,有较强的实用性和较快的收敛速度。

关 键 词：模糊信息粒化(FIG)  支持向量机(SVM)  瓦斯(甲烷)浓度  预测  粒子群(PSO)  

分 类 号：X913.4[安全科学与工程类] TP391]