遗传算法优化LS-SVM的井下场强预测方法

"基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测" 本文主要探讨了井下电波传播损耗规律的研究，并提出了一种新的场强预测方法，即基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（LS-SVM）。在矿井巷道中，电波传播的场强预测对于通信系统的规划和设计至关重要，因为它直接影响到通信质量与覆盖范围。传统的预测方法可能由于环境复杂性和非线性因素的影响而存在预测精度不高的问题。 最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，它通过构造一个线性或非线性的超平面来实现数据的分类或回归。在井下场强预测中，LS-SVM可以处理非线性关系，但其性能很大程度上取决于模型参数的选择。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）则是一种全局优化方法，灵感来源于生物进化过程，能够有效地搜索参数空间，找到最优解。 文章中，作者首先通过软件仿真生成了巷道场强数据，这些数据被划分为训练集和测试集。接着，使用LS-SVM对训练集进行学习，训练过程中，遗传算法被用来优化LS-SVM的参数，以达到最佳预测性能。经过优化后的LS-SVM模型被应用于测试集，验证其预测效果。实验结果显示，结合遗传算法的LS-SVM方法显著提高了井下场强预测的准确性，能提供更可靠的预测结果。 这项工作对矿井巷道通信系统的优化具有实际意义，有助于提高通信效率，减少信号损失，保障井下作业人员的安全通信。同时，遗传算法与LS-SVM的结合也为其他领域的非线性问题解决提供了参考，展示了优化算法在复杂问题建模中的应用潜力。 关键词涵盖的领域包括矿井巷道的特殊环境，场强预测技术，最小二乘支持向量机作为预测模型的基础，以及遗传算法在模型参数优化中的应用。这篇研究展示了如何利用先进的机器学习和优化技术改进复杂环境下的场强预测，为矿井通信系统的设计提供了理论支持和技术手段。