基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测 |
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引用本文: | 张洋,马云东,崔铁军.基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测[J].安全与环境学报,2014,14(4). |
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作者姓名: | 张洋 马云东 崔铁军 |
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作者单位: | 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105;大连交通大学辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心,辽宁大连116028;大连交通大学辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心,辽宁大连116028;辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁阜新123000 |
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摘 要: | 采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。
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关 键 词: | 安全工程 周期来压预测 小波处理 混沌优化 最小二乘支持向量机 |
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