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可提高瓦斯风险预测准确率的ELM模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.30 MB | 2021-05-27

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　　为提髙瓦斯突出风险预测的准确率和效率，在极限学习机（ELM）模型的基础上构建预测模型ACFA-ELI釆用核线性鉴别分析（KLDA）对瓦斯突出样本数据进行特征抽取，利用代价敏感思想修正ELM适应度函数，同时将Tent混沌搜索和自适应算子引入花朵授粉算法（FPA）中，优化ELM的初始输入权值和阈值，从而提高对瓦斯突出风险的预测能力。实验结果表明，相较于经典的SVM、BP和BM单一预测模型以及改进的 FPA-ELM和PSO-BLM复合预测模型， ACFPA-ELM模型在瓦斯突出风险预测的准确率、预测一致性以及运行效率方面均具有明显的优势。

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