好文章,通过将小波理论运用到瓦斯涌出量的预测中,预测精度大大增强,对现实有重大的指导意义。
针对影响瓦斯涌出量的因素复杂多样化以及各因素之间的非线性问题,采用径向基核函数把支持向量机算法中的低维空间向量集映射到高维空间,进而建立基于实验数据的煤矿瓦斯涌出量预测模型。样本数据分为训练样本、测试
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回采工作面瓦斯涌出量预测新方法.一方面,该方法基于结构风险最小化,能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对回采工作面瓦斯涌出量进行
论文研究-基于结构元理论的模糊多元线性回归模型.pdf, 针对系数为模糊数的多元线性回归模型, 运用基于模糊结构元理论的最小二乘法, 研究模型的解析表达式. 首先运用模糊结构元方法定义了模糊数距离公
MATLAB 用于建立线性回归模型,利用历史数据预测股票未来价格。
采用c#编写的三元函数求最值问题,例子是有三个未知数,且三个未知数有取值范围,依据遗传算法求得三元函数的最大值
瓦斯涌出量的预测是矿井瓦斯防治的基础。结合瓦斯涌出量和开采深度的离散数据,通过数学分析建立了线性型、二次多项式型、指数型和双曲线型4种数学模型,并运用Matlab软件进行拟合分析,得出瓦斯涌出量与开采
针对瓦斯涌出量预测时常用的瓦斯监测数据降维方法会不同程度地造成数据信息丢失、导致预测精度降低的问题,利用投影寻踪原理并结合差分进化算法将高维样本数据转化成1维投影数据,运用Matlab曲线拟合工具箱建
对分源预测法中的煤层原始瓦斯含量进行了深入剖析,并提出了计算干燥无灰基煤样中的瓦斯含量的公式,同时也提出了关于分源预测法中的一些可能认识有偏差的地方,值得相关工作人员借鉴和思考。
为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型。通过该模型可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能够综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在危险性,为