基于模糊信息粒化与马尔科夫修正的瓦斯浓度预测

基于模糊信息粒化对原始数据进行处理,利用支持向量机(SVM)以及差分进化算法(DE)建立预测模型,根据马尔科夫链进行残差修正,预测瓦斯浓度变化趋势。通过实验表明,该方法相较于直接对粒化数据进行SVM预测有了较大的效果提升,此外,对原始数据进行了FIG处理,实现了降维,算法运行时间得到减少,算法效率得到提升。