基于PCA PSO ELM的瓦斯涌出量预测 论文

为了更加准确有效地预测瓦斯涌出量，提出采用主成分分析结合粒子群算法、极限学习机的瓦斯涌出量预测方法。极限学习机中隐含层节点数量及激活函数的类型由粒子群算法进行组合优化。实验综合考虑影响回采工作面瓦斯涌出量的13个因素，对沈阳某煤矿历史数据进行分析。采用主成分分析对数据进行降维，消除指标数据之间的相关性，并将降维后的数据划分为训练集和测试集两部分。随后，设计了粒子群算法的惯性权重，并结合十折交叉验证对极限学习机的两个参数进行优化，选择最优参数组合建立预测模型。最终，通过对测试集瓦斯涌出量进行预测，结果显示其均方误差为0.1083，优于采用极限学习机及随机森林的预测结果。

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