免疫遗传算法优化的LSSVM预测煤与瓦斯突出强度

"王志宏,乔楠.煤与瓦斯突出强度的IGA-LSSVM预测模型[J].辽宁工程技术大学学报:自然科学版,2015,34(7):791-796." 这篇研究文章探讨了在煤矿开采过程中如何预测煤与瓦斯突出强度的问题。煤与瓦斯突出是煤矿安全的重要威胁，因此准确预测其强度对于预防矿难至关重要。研究人员采用了结合免疫遗传算法(IGA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法来构建预测模型。 首先，研究中识别了9个主要的影响因素，包括最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂直深度、绝对瓦斯涌出量以及相对瓦斯涌出量。这些因素通过因子分析被筛选和处理，目的是提取出它们之间的公共因子，以减少输入变量的数量并降低模型复杂度。 接着，免疫遗传算法用于优化最小二乘支持向量机的参数。这是一种智能优化技术，能有效地搜索高维空间中的最优解，以提高LSSVM的预测性能。LSSVM是一种广泛应用的机器学习模型，它通过最小化误差平方和来拟合数据，并利用核函数处理非线性问题。 在模型构建过程中，使用了14组实际测量数据作为学习样本，对模型进行训练。然后，另外5组数据作为独立的测试样本，用于验证模型的预测能力。研究表明，经过IGA优化的LSSVM模型能够准确预测煤与瓦斯突出的强度，且在测试中的误判率达到了0%，这意味着模型的预测精度极高。 这个预测模型的应用可以显著提升煤矿的安全管理水平，帮助决策者提前采取措施，防止煤与瓦斯突出事故的发生。同时，该研究方法也可供其他类似的灾害预测问题参考，展示了将复杂数据与先进算法结合的潜力。 这项研究为煤矿安全提供了重要的科学依据，通过将复杂的地质和工程参数转化为可预测的模型，提高了预测煤与瓦斯突出强度的准确性，从而有助于保障煤矿工人的生命安全和矿井的正常生产。