PCA-PSOSVM提升煤自燃程度预测精度：主成分分析与参数优化

本文研究了"基于PCA-PSOSVM的煤自燃程度预测"这一主题，针对煤炭自燃这一关键问题，由于其涉及的指标众多且这些指标与气体产物之间的关系复杂且非线性，传统的预测方法可能难以有效处理。作者采用主成分分析(PCA)理论与支持向量机(SVM)算法相结合的方法，寻求提高预测精度。 首先，通过主成分分析，对代表煤自燃程度的10个指标进行降维处理，提炼出最具代表性的3个主要成分。PCA的作用在于减少冗余信息，提取出最能反映数据本质特征的维度，这有助于简化模型并降低过拟合风险。 然后，这3个主要成分被用作支持向量机(SVM)的输入，这是一种强大的机器学习算法，特别适用于解决非线性问题。SVM通过构建最优决策边界，能够有效地处理复杂的输入关系。 在参数优化方面，采用了粒子群优化算法(PSO)，与遗传算法(GA)进行比较。PSO是一种模仿鸟群觅食行为的优化算法，它在搜索过程中通过群体协作找到最优解。实验结果显示，PCA-PSOSVM模型的预测精度优于其他几种组合，如PSOSVM、GASVM和PCA-GASVM，其预测相对误差绝对值的平均值分别为4.26%、8.16%、10.62%和7.81%。这表明PCA降维后的SVM在预测准确性上表现更佳，而且PSOSVM在参数优化方面表现出更好的性能。 这项研究为煤炭自燃程度的预测提供了一种有效的方法，对于煤炭行业的安全生产管理具有重要意义。通过PCA-PSOSVM模型，可以实时监测和预测煤层的自燃风险，从而采取预防措施，降低安全事故的发生概率，保障矿工安全和生产效率。这项工作不仅提升了预测模型的精确度，也为其他领域的多变量非线性问题提供了新的解决思路。