高河煤矿瓦斯浓度预测：PSO-SVM与GA-SVM优化的SVM模型对比

本文主要探讨了在矿井安全监控领域的一项关键任务——瓦斯浓度预测。针对高河煤矿回采工作面刮板输送机机尾的瓦斯浓度变化，研究者采用了两种先进的优化技术，即粒子群优化（PSO）与遗传算法（GA）与支持向量机（SVM）相结合的方法，分别为核参数g和惩罚因子c寻找最佳组合。PSO-SVM和GA-SVM模型分别应用于瓦斯浓度预测，旨在提高预测精度和模型的实用性。 PSO-SVM算法利用了粒子群优化的思想，通过模拟鸟群或鱼群的觅食行为，搜索最优解空间，以找到核函数g的最佳值，这有助于增强支持向量机在处理非线性问题时的性能。而GA-SVM则利用自然选择和遗传机制，通过模拟生物进化过程，优化惩罚因子c，以减少模型的过拟合风险，提升泛化能力。 在实验中，作者构建了基于这两种优化策略的支持向量机模型，用于预测矿井中的瓦斯浓度。结果显示，这两种方法都能够有效地提高预测准确性，但相较于PSO-SVM模型，GA-SVM模型展现出更佳的预测效果。这表明，对于矿井瓦斯浓度预测这一任务，遗传算法可能提供了更为精确和稳健的解决方案。 这项研究不仅具有重要的实践意义，因为它有助于提高矿井安全管理的预警能力，预防瓦斯爆炸等安全事故的发生，而且也为其他领域的数据预测提供了一种新的优化思路。此外，它还反映了现代信息技术如何结合数学优化方法，解决实际工业环境中的复杂问题，提升了智能化决策支持系统的效能。 本文的研究内容涵盖了支持向量机的基本原理、参数优化方法（PSO和GA）、以及在矿井瓦斯浓度预测中的具体应用，为未来矿山安全监控技术的发展提供了有价值的数据和理论支持。关键词包括瓦斯浓度预测、支持向量机、粒子群优化、遗传算法，相关文献分类号为TD712，文献识别码B，体现了其在煤炭行业研究中的核心地位。