LS-SVM与Kalman滤波耦合的瓦斯涌出量动态预测

"最小二乘支持向量机与卡尔曼滤波耦合的瓦斯涌出量动态预测模型，该模型结合了LS-SVM回归算法和卡尔曼滤波技术，用于解决多因素影响下的瓦斯涌出量预测问题。通过预测残差方差比检验策略确定动态训练样本集，提高了预测的准确性和泛化能力。" 本文介绍了一种应用于矿井瓦斯涌出量预测的新方法，即最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）与卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的耦合动态预测模型。在传统的预测模型中，固定训练样本集可能导致预测效果受限，尤其是在多因素复杂系统中。因此，该模型引入了自适应的动态训练样本集，能够根据预测残差的变化实时调整，从而提高预测的准确性。 LS-SVM是一种常用的机器学习算法，尤其适用于非线性回归问题。在本文中，LS-SVM被用来识别和建模瓦斯涌出量与其相关因素之间的非线性关系。通过学习和映射这些因素，LS-SVM可以提取出最佳状态向量，这个向量包含关键的预测特征。 接着，卡尔曼滤波器被用于建立基于最优估计的瓦斯涌出量预测模型。卡尔曼滤波是一种有效的在线估计方法，它能够处理动态系统的不确定性，并给出系统状态的最佳线性估计。在瓦斯涌出量预测中，卡尔曼滤波能够结合LS-SVM提取的状态向量，利用历史数据更新预测，降低预测误差。 实验结果显示，该耦合模型的预测平均相对误差仅为2.17%，平均相对变动值（ARV）为0.008873，这表明其预测精度显著高于传统的神经网络或单一的LS-SVM模型，且具有更强的泛化能力。这一方法的应用对于矿井安全管理和瓦斯防治具有重要意义，能有效提升预测的准确性和预警效率，减少事故风险。 总结来说，这篇论文提出的LS-SVM与卡尔曼滤波耦合的动态预测模型，通过优化训练样本集和结合两种强大的算法，解决了瓦斯涌出量预测的复杂性，提升了预测性能，为矿井安全提供了更可靠的预测工具。这种技术不仅可以应用于矿井瓦斯涌出量预测，还可以推广到其他受多因素影响的动态系统预测问题中。