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针对瓦斯涌出局部性、随机性、模糊性等特点,提出一种新的量子粒子群优化、支持向量核构造量子粒子群算法和向量回归模型,并且运用一种新型的智能量子粒子群优化算法优选模型参数。实验结果表明,所提出的量子粒子群支持向量回归模型预测瓦斯涌出量比标准支持向量回归模型、智能支持向量回归模型预测精度高、速度快。
量子粒子群优化算法在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用
【摘 要】
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针对瓦斯涌出局部性、随机性、模糊性等特点,提出一种新的量子粒子群优化、支持向量核构造量子粒子群算法和向量回归模型,并且运用一种新型的智能量子粒子群优化算法优选模型
【机 构】
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河南煤业化工集团鹤煤公司工程技术中心,鹤壁职业技术学院
【出 处】
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中州煤炭
【发表日期】
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2011年10期
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