資料介紹
為提髙瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和效率,在極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建預(yù)測(cè)模型ACFA-ELI釆用核線性鑒別分析(KLDA)對(duì)瓦斯突出樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征抽取,利用代價(jià)敏感思想修正ELM適應(yīng)度函數(shù),同時(shí)將Tent混沌搜索和自適應(yīng)算子引入花朵授粉算法(FPA)中,優(yōu)化ELM的初始輸入權(quán)值和閾值,從而提高對(duì)瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于經(jīng)典的SVM、BP和BM單一預(yù)測(cè)模型以及改進(jìn)的 FPA-ELM和PSO-BLM復(fù)合預(yù)測(cè)模型, ACFPA-ELM模型在瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率、預(yù)測(cè)一致性以及運(yùn)行效率方面均具有明顯的優(yōu)勢(shì)。
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