基于遗忘因子的LSSVM煤矿瓦斯涌出量预测模型

"本文主要探讨了一种基于合理遗忘训练样本的煤矿瓦斯涌出量预测模型，旨在提升预测精度，解决训练样本选择问题。利用遗忘因子平衡历史数据与新数据的影响，结合最小二乘支持向量机（LSSVM）建立预测模型，并通过仿真分析验证其效果。" 煤矿瓦斯涌出量的预测对于煤矿安全至关重要，因为瓦斯灾害是煤矿生产中的主要威胁之一。瓦斯涌出受到多种复杂因素如瓦斯压力、动力、地应力和地质构造的相互作用影响，这些因素之间的非线性关系使得预测工作极具挑战性。传统的预测方法，如多元回归分析，虽然操作简便，但在处理瓦斯涌出的动态变化和非平稳特性时显得力不从心。 为克服这一难题，研究者们提出了一系列非线性预测模型，包括神经网络、贝叶斯网络、隐马尔科夫链和支持向量机等。其中，支持向量机（SVM）因其在处理非线性问题上的优势而被广泛应用。LSSVM作为SVM的一种变体，以其高效的求解性能受到青睐。然而，当训练样本数量庞大时，LSSVM的计算量会急剧增加，导致计算效率下降。 针对这一问题，本文提出的解决方案是引入遗忘因子，这是一种能够在保持模型学习能力的同时，降低对旧数据依赖的方法。遗忘因子能够动态调整训练样本的权重，使得新数据的重要性得到强化，从而在保持模型预测能力的同时，提高了处理大量样本的效率。通过结合LSSVM，构建了一个考虑遗忘机制的煤矿瓦斯涌出量预测模型。 在模型构建过程中，首先确定合适的遗忘因子，然后运用LSSVM进行训练和预测。遗忘因子的选择需要兼顾历史数据和新数据的平衡，以确保模型既能反映长期趋势，又能及时捕捉到短期变化。在仿真分析中，该模型显示了较高的建模效率和预测准确性，为煤矿瓦斯涌出量的预测提供了更优的解决方案。 总结来说，本文的研究工作为解决大型数据集下的LSSVM应用问题提供了一种创新策略，即通过合理遗忘训练样本来优化模型性能。这种方法对于提高煤矿瓦斯涌出量预测的精度和效率具有实际意义，有助于进一步提升煤矿的安全管理水平。