GRNN与LS-SVM在煤质组分计算中的应用对比

"这篇文章是关于在煤炭开发中利用GRNN（广义回归神经网络）和LSSVM（最小二乘支持向量机）算法来预测煤质工业组分的研究。作者周大鹏、王祝文和李晓春通过选取特定的测井参数，如自然伽马、双收时差、密度和三侧向电阻率，作为输入特征，以煤的水分、灰分、挥发分和固定碳含量为输出结果，构建了计算模型。他们在某煤田的73层测井数据上训练了这两个模型，并在19层测试数据上验证了模型的准确性。结果显示，GRNN在计算煤质组分时表现出更高的精度，平均误差低于1%。" 本文主要探讨了两个机器学习算法在煤炭行业中的应用，即GRNN和LSSVM。GRNN是一种基于径向基函数的神经网络，它具有快速学习和简单结构的特点，常用于回归问题。LSSVM则是一种监督学习方法，它通过最小化预测值与真实值之间的平方误差和正则项来构建模型，适用于小样本和非线性问题。 在煤炭资源的开发中，准确评估煤质的工业组分至关重要，因为这直接影响到煤炭的利用价值和经济效益。传统的实验室分析方法虽然准确，但耗时且成本较高。因此，研究人员寻求利用测井数据来预测这些组分，提高效率。文章选取了四个具有代表性的测井参数：自然伽马辐射测量煤炭的放射性；双收时差反映地层的孔隙度；密度测量煤炭的物质密度；三侧向电阻率则可以间接推断煤炭的含水量。这些参数与煤质组分之间存在一定的关联。 通过GRNN和LSSVM构建的模型，可以在不依赖实验室分析的情况下，根据测井数据快速估算煤质的水分、灰分、挥发分和固定碳含量。在实验部分，作者使用73个样本进行模型训练，然后用19个独立的样本进行测试，证明了这两种方法的有效性和适用性。特别地，GRNN模型在预测煤质组分时展现出了更高的精度，平均误差小于1%，这表明GRNN在处理这类问题时可能优于LSSVM。 总结来说，该研究展示了GRNN和LSSVM在解决煤炭工业组分计算问题上的潜力，为提高煤炭开发过程中的决策效率提供了新的工具。未来的研究可能进一步探索更多测井参数或采用其他机器学习算法，以提高预测精度并扩大应用范围。此外，这种方法也可扩展到其他矿物资源的评估，为资源管理和优化开采提供技术支持。