粒子群优化支持向量机提升煤矿瓦斯浓度预测精度

本文主要探讨了在煤矿瓦斯浓度预测中应用基于粒子群优化的支持向量机技术的深入研究。研究背景是提高煤矿安全生产的预警能力，特别是对于瓦斯浓度的实时监测与预测，因为瓦斯爆炸是煤矿事故的主要风险因素。作者以芦岭煤矿KJ98监控系统的瓦斯浓度时间序列数据为基础，这些数据包含了宝贵的现场监测信息。 首先，作者对收集到的瓦斯浓度数据进行了预处理，采用了小波软阈值去噪技术，这是一种有效的信号处理方法，可以去除噪声干扰，提取出瓦斯浓度变化的有用信号。接着，进行相空间重构，这是为了揭示数据的动态行为和潜在的非线性关系，有助于后续的模型建立。 接着，引入粒子群优化算法对支持向量机的关键参数进行优化，包括惩罚因子、损失函数和核函数参数。粒子群优化是一种全局优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的行为，通过迭代搜索找到最优解。通过这种方法，作者能够找到使得支持向量机性能最佳的参数组合，确保模型的泛化能力和预测精度。 优化后的支持向量机模型被用于瓦斯浓度的短期预测。结果显示，使用粒子群优化的支持向量机显著提升了预测的准确性与精确度，这表明该方法在实际应用中具有很高的实用价值。误差分析进一步证实了这一点，结果显示预测误差较小，并且随着测试样本数量的减少，误差呈现递减趋势，这表明模型在小样本下的表现更为稳定。 本研究将粒子群优化与支持向量机相结合，为煤矿瓦斯浓度的高效预测提供了一种有效的方法，有助于提升煤矿安全管理水平，降低事故风险。这项工作对于推动煤炭行业的智能化、信息化发展具有重要意义。