为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。

遗传算法优化的ELM matlab源码 （亲测亲写）

GA遗传算法和ELM极限学习机相结合的Matlab仿真代码，是一个matlab工程，希望可以帮助到你，助你一臂之力

为有效指导露天煤矿制定正确生产计划,提高露天煤矿抛掷爆破预测的准确率,在分析露天煤矿抛掷爆破影响因素的基础上,通过"试错法"确定模型最优隐含层节点参数,进而提出一种参数优化后遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)相结合的抛掷爆破预测模型。选取网络的输入输出相关参数,针对现有ELM输入权值矩阵和隐含层偏差,采用遗传算法对其进行优化选择;利用某露天煤矿抛掷爆破监测数据对该模型进行实例分析,并将RBF,BP,SVM,GA-BP模型预测结果与该模型进行对比分析;并引入Weibull模型,通过预测控制参数ɑ,β模拟爆堆形态。研究结果表明:(1)通过"试错法"确定GA-ELM模型最优隐含层节点数为39,有效降低系统的仿真误差,该参数下仿真误差值为0.137 7;(2)相较于传统ELM预测模型,通过遗传算法优化后,有效抛掷率,松散系数以及抛掷距离均得出更小的均方误差MSE值(0.258 0,1.748 5×10-4,3.618 4)和更高的决定系数R2值(0.986 4,0.995 3,0.970 6),改进后的GA-ELM具有更好的拟合效果和泛化能力;(3)通过与其他智能算法如BP,RBF,SVM

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