基于改进的自适应支持向量机建模的煤与瓦斯突出预测

被引：10

作者：

戴宏亮 ^{[1
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]}

机构：

[1] 广东商学院数学与计算科学学院

[2] 中山大学数学与计算科学学院

来源：

计算机应用研究 | 2009年 / 26卷 / 05期

关键词：

模糊支持向量机; 自适应遗传算法; 煤与瓦斯突出; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种新的模糊隶属度函数对标准模糊支持向量机进行改进,然后运用自适应遗传算法对改进后的模糊支持向量机进行参数优选,得到一种新的AGAIFSVM模型,并且将提出的模型应用于煤与瓦斯突出预测。实验结果表明,所提出的模型比BP神经网络、标准支持向量机和模糊聚类有更高预测精度和更强的稳定性,具有较大的实用价值。

引用

页码：1656 / 1658

页数：3