KPCA-BA-ELM模型在煤与瓦斯突出危险性预测中的应用

"该研究论文提出了一种基于核主成分分析（KPCA）和蝙蝠算法（BA）优化的极限学习机（ELM）的煤与瓦斯突出危险性耦合预测模型，用于提高预测的准确性和速度。通过考虑煤与瓦斯突出的综合影响因素，采用KPCA对原始样本数据进行降维处理，提取关键特征。接着，应用蝙蝠算法优化ELM模型，以提升其预测性能，并与其他模型如BA-ELM、ELM、支持向量机（SVM）和BP神经网络进行对比。实验结果显示，提出的KPCA-BA-ELM模型在平均绝对误差和平均相对误差上表现优秀，运行时间短，具有高识别精度和良好的泛化能力，能够揭示煤与瓦斯突出危险性与影响因素之间的非线性关系。" 在煤矿安全领域，煤与瓦斯突出是一种严重的安全事故，对矿工的生命安全构成威胁。因此，预测煤与瓦斯突出的危险性对于预防事故至关重要。本研究中的KPCA是一种非线性降维技术，它能够从高维度数据中提取关键的主成分，减少数据冗余，同时保留原始数据的主要信息。这有助于简化模型复杂性，提高预测效率。 蝙蝠算法是一种启发式全局优化算法，受到自然界中蝙蝠觅食行为的启发，通过模拟蝙蝠的频率调整和位置更新策略来寻找最优解。在本研究中，BA被用于优化ELM的隐藏层节点权重和偏置，以提升模型的预测精度。 极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，其训练速度快，泛化性能好。然而，初始参数的选择可能影响其性能。通过引入蝙蝠算法进行优化，可以找到更优的网络结构和参数，从而提高模型对煤与瓦斯突出危险性的识别能力。 耦合预测模型结合了KPCA的特征选择和BA-ELM的优化能力，实现了对复杂非线性关系的建模。实验结果证明，该模型在预测煤与瓦斯突出危险性方面优于传统的机器学习模型，能够更好地理解和解释影响突出的各种因素之间的动态交互。 这项研究为煤与瓦斯突出的预测提供了一个新的方法，有助于实现更准确、快速的危险性评估，对煤矿安全管理和灾害防控具有重要的理论与实践意义。未来的研究可以进一步探索其他优化算法和机器学习模型的组合，以期在预测精度和计算效率上取得更多突破。