矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。

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这项工作将十张混沌图嵌入到最近提出的基于人口的元启发式算法称为引力搜索算法 (GSA) 的引力常数 (G) 中。 此外，还提出了一种自适应归一化方法，以平滑地从探索阶段过渡到开发阶段。 作为案例研究，十二个偏移和有偏差的基准函数在探索和利用方面评估了所提出的基于混沌的 GSA 算法的性能。 文章链接： http : //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494617300121 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** ****************************************************** *****************************