【摘 要】
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针对基于支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高,选择核函数时未考虑非线性数据的分类,对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题,提
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51874314)
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针对基于支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高,选择核函数时未考虑非线性数据的分类,对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题,提出了一种将改进的粒子群(IPSO)算法与Powell算法相结合(IPSO-Powell)优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法.首先通过灰色关联分析提取出煤与瓦斯突出主控因素,即瓦斯放散初速度、瓦斯压力、开采深度、瓦斯含量和煤体破坏类型,作为算法的输入样本;然后运用IPSO算法改善粒子群算法(PSO)的早熟收敛性,结合Powell算法进行局部搜索
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