相关向量机在煤自燃预测中的应用与优势分析
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更新于2024-08-06
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"基于相关向量机的煤自燃预测方法-论文"
本文主要探讨了在预测煤自燃程度方面,如何改进现有的预测方法以提高预测精度和泛化能力。传统的方法,如径向基(RBF)神经网络和基于支持向量机(SVM)的方法,存在一些局限性。RBF神经网络结构复杂,容易陷入局部最优,而SVM的核函数受到Mercer条件的限制,对参数选择较为敏感,可能导致较大的预测误差。
为了克服这些问题,作者提出了一种基于相关向量机(RVM)的煤自燃预测新方法。RVM是一种机器学习算法,它简化了SVM的训练过程,通过最小化正则化的似然函数来寻找最简化的模型,减少了对核函数的依赖,从而可能提高模型的泛化性能。
在研究中,选取易发生煤自燃的亭南煤矿作为案例,通过模拟煤样自燃升温过程,采集了气体浓度和煤自燃温度的数据,构建了训练样本和测试样本。利用训练样本,建立了RVM模型,并通过优化算法确定了模型的最佳参数。接着,将测试样本输入到训练好的RVM模型中,进行煤自燃温度的预测。
通过对基于RBF神经网络和SVM方法的预测结果与RVM方法的对比分析,发现前两者虽然在训练误差上较小,但在测试误差上较大,这表明这两种方法可能存在过拟合现象,即在训练集上表现良好,但在未知数据上的预测效果不佳,即泛化能力较差。而基于RVM的煤自燃预测方法,其训练误差和测试误差相近,且预测精度最高,显示出了更好的泛化性能。
此研究不仅为煤自燃预测提供了一种新的有效工具,也为煤炭行业的安全生产提供了科学依据。结合其他推荐的矿山技术,如智慧矿山与5G、WiFi6的融合,以及大数据在液压支架故障诊断中的应用,可以预见,通过更先进的预测技术和智能化手段,未来将能更准确地预防和控制煤自燃现象,保障煤矿的安全高效运行。
2021-10-31 上传
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