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基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下:隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络(x=12.95%)和SVM模型(x=3.19%),表明ELM模型更加精确、高效。 相似文献
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针对露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题,采用主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)方法,选取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件10个主要影响因素。引入相关性分析在主成分分析过程中,对相关性高的指标进行降维,把得到的3个综合因子和爆破振幅、主频率、主频率持续时间、砖墙面积率作为输入变量,构建露天煤矿PCA-ELM预测模型。选取露天矿实际爆破过程中测量的100组数据作为模型训练样本,用另外20组数据作为测试样本进行预测。结果表明:对民房破坏影响因素中灰缝强度、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件之间具有较高的关联度。该模型处理高维数据时较传统的ELM算法具有预测精度高、稳定性好等特点,可准确预测爆破振动对民房的破坏程度,误判率为1/20。 相似文献
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为准确分析工作面绝对瓦斯涌出量的非平稳特征,实现瓦斯涌出量的准确预测,基于经验模态分解(EMD)、修正的果蝇优化算法(MFOA)和极限学习机(ELM)基本原理,构建瓦斯涌出量的EMD-MFOA-ELM多尺度时变预测模型。通过EMD将瓦斯涌出量时变序列进行深层次分解,获得多尺度本征模态函数(IMF);采用MFOA-ELM对各IMF时变序列建立动态预测模型,等权叠加各预测值,得到模型最终预测结果。以晋煤某矿瓦斯涌出量监测时序样本为例进行研究分析,结果表明:EMD能充分挖掘出监测数据隐含信息,有效降低数据复杂度;该模型预测相对误差为0.024 3%~0.651 0%,平均值仅为0.252 6%,预测精度和泛化能力高于未经EMD分解模型,能很好地适用于非平稳时变序列预测。 相似文献
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创建本质安全型煤矿探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
从保障煤炭企业自身持续稳定发展和建设和谐社会的高度,阐述了本质安全的内涵和本质安全型矿井的特征,从"人、机、环境、管理"等不同角度分析了影响煤矿安全生产的主要因素,探讨了提高从业人员本质安全素质、提升系统装备和作业环境本质安全化程度和强化本质安全管理等创建本质安全型煤矿应采取的综合措施。明确指出将"人、机、环境、管理"等要素有机融合起来构建煤矿本质安全生产管理体系,是煤炭企业安全生产管理工作的客观需要,对指导煤炭企业创建本质安全型矿井具有重要意义。 相似文献
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基于遗传算法的支持向量机预测有机物自燃点的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
根据定量构效关系(QSPR)原理,研究自燃点(AIT)与其分子结构间的内在定量关系。以265种有机化合物作为样本集,随机选择238种作为训练集,27种作为测试集,用遗传算法(GA)进行变量选择,分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型研究有机物的自燃点与其分子结构间的关系。通过分析,发现造成模型预测效果不佳的原因是试验数据本身存在问题。通过对2个模型的比较,结果为GA-SVM模型明显优于GA-MLR模型,说明自燃点与其分子结构间具有很强的非线性关系。 相似文献
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巷道放顶煤人-机-环境系统可靠性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用系统可靠性和人 -机工程学理论 ,建立了急倾斜煤层巷道放顶煤人 -机 -环境系统可靠性模型 ,给出了系统可用度和生产能力的计算公式。结合开滦马家沟矿 972 3工作面人 -机-环境系统分析 ,探讨了提高系统可靠性和生产能力的有效途径。理论分析及实例计算结果表明 ,所建立的模型能简便地找出系统的薄弱环节 ,准确预测系统可用度和生产能力 ,从而为指导矿井设计和生产提供科学依据 相似文献