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基于最小二乘支持向量机的煤层瓦斯含量预测
  • 321
  • 作者

    孙林杨世元

  • 单位

    合肥工业大学

  • 摘要
    在分析和比较了目前常用的预测方法基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机的煤层瓦斯含量预测方法。一方面,该方法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煤层瓦斯含量进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,用等式约束代替传统支持向量机的不等式约束,减小了模型的复杂度,加快了求解速度。应用实例表明,该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对煤层瓦斯含量的预测。
  • 关键词

    最小二乘支持向量机预测瓦斯含量

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(70672096)；
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