基于双耦合算法的煤与瓦斯突出预测模型

为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射(IsoMap)算法与优化加权向量机耦合算法(DDICS-WLS-SVM)相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数据挖掘,提取其低维本质特征参量;然后通过逐维改进布谷鸟(DDICS)算法对加权最小二乘向量机(WLS-SVM)的正则化参数λ和高斯核参数σ进行寻优;最后对双耦合算法预测模型进行仿真试验,将IsoMap算法提取的低维本质特征作为该预测模型的输入,煤与瓦斯突出强度值作为模型的输出,并与PSO-SVM、LS-SVM方法的预测结果进行对比。结果表明:双耦合算法预测模型的平均相对误差为1.825%,最大相对误差为2.63%,该预测模型具有较高的预测精度。