贝叶斯LS-SVM矿井涌水量预测：相空间重构方法

"基于相空间重构与贝叶斯框架的LS-SVM矿井涌水量预测，采用混沌理论分析矿井涌水量的非线性特征，结合相空间重构技术和贝叶斯框架，利用最小二乘支持向量机进行涌水量预测，提高预测精度。" 本文介绍了一种针对矿井涌水量预测的新方法，它结合了相空间重构、贝叶斯框架和最小二乘支持向量机（LS-SVM）技术。矿井涌水量的预测对于保障煤矿安全至关重要，因为矿井突水可能引发严重的安全事故。传统的预测方法面临混沌性和非线性问题的挑战，而本文提出的方法旨在克服这些难题。 首先，文章指出矿井涌水量的混沌特性，意味着其时间序列隐藏着复杂的演化规律。通过相空间重构技术，可以从涌水量的时间序列中揭示出这些潜在的动态模式，作为预测模型的输入。相空间重构是一种用于分析非线性动力系统的工具，能从原始的一维时间序列构建出多维相空间，从而更好地理解系统的动态行为。 其次，引入贝叶斯框架来优化LS-SVM模型的参数选择。贝叶斯证据框架允许对模型的参数进行概率解释，通过评估不同参数设置下的后验概率，可以找到最能解释数据的参数组合。这有助于提高LS-SVM模型的预测精度，因为它可以自动调整模型复杂度以避免过拟合。 LS-SVM是一种强大的机器学习算法，尤其适用于处理非线性问题。它通过映射数据到高维空间，使得原本在原空间中难以解决的非线性问题在高维空间内变得线性可分。最小二乘法的引入使得优化过程更快速，且预测效果更稳定。 为了验证该方法的有效性，研究者使用了Lorenz混沌系统生成的仿真时间序列，以及2004年8月至2005年2月实际的矿井涌水量数据。实验结果表明，基于相空间重构和贝叶斯框架的LS-SVM方法能够准确预测矿井涌水量，且预测精度较高。 这项工作提供了一个创新的预测模型，通过集成混沌理论、相空间重构和贝叶斯优化，提高了对矿井涌水量这一复杂非线性系统的预测能力，对于矿井安全管理和灾害预防具有重要的实践意义。未来的研究可以进一步探讨如何改进这种方法，以适应更多样化的矿井涌水情况，并推广到其他混沌时间序列的预测问题中。