相关向量机在煤自燃预测中的应用与优势分析

"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。