遗传-最小二乘支持向量回归提升回采工作面瓦斯涌出量预测精度

本文主要探讨了在煤炭开采领域中，如何解决回采工作面瓦斯涌出量预测的难题。回采工作面瓦斯涌出量的预测是一项关键任务，由于其小样本、非线性以及影响因素复杂的特点，传统的预测方法可能面临精度不高的问题。针对这些问题，研究者提出了基于遗传-最小二乘支持向量回归（Genetic Algorithm-Least Squares Support Vector Regression，GA-LSSVR）的新型算法。 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种启发式搜索和优化技术，它模拟了自然选择和遗传机制来寻找最优解。在这个模型中，遗传算法被用于最小二乘支持向量回归（Least Squares Support Vector Regression，LS-SVR）中的参数优化过程。LS-SVR是一种强大的机器学习工具，能够处理非线性关系并具有良好的泛化能力。通过结合遗传算法的全局搜索能力和LS-SVR的预测性能，研究人员期望能显著提高瓦斯涌出量预测的精度和可靠性。 文章首先介绍了一种创新的方法，即利用遗传算法对LS-SVR的参数进行训练和调优，以适应回采工作面瓦斯涌出量预测的具体情况。这种方法有助于克服数据不足和非线性关系的影响，使模型能够更好地捕捉到复杂的动态变化。接着，作者对优化后的GA-LSSVR模型进行了实际测试，将预测结果与支持向量回归机（Support Vector Regression，SVR）和最小二乘支持向量回归机（LS-SVR）的预测值进行了比较。 测试结果显示，相比于传统方法，GA-LSSVR模型在预测回采工作面瓦斯涌出量时，无论是预测的可靠性还是精确性都有显著提升。这意味着该模型在实际应用中能够提供更准确的预警，对于保障煤矿安全，防止瓦斯爆炸等安全事故的发生具有重要意义。 这篇文章的研究成果为煤炭开采行业的瓦斯涌出量管理提供了新的预测策略和技术手段，对于提升我国煤矿安全生产水平，减少瓦斯事故的发生具有重要的理论价值和实践指导意义。未来，这一研究还有可能推动更多的交叉学科融合，如大数据分析、机器学习和矿产资源管理等领域的发展。