论文研究 基于改进的自适应支持向量机建模的煤与瓦斯突出预测.pdf

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。