IPSO-Powell优化SVM在煤与瓦斯突出预测中的应用

"基于IPSO-Powell优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法通过结合改进的粒子群优化算法（IPSO）和Powell算法，提高了支持向量机（SVM）在煤与瓦斯突出预测中的精度和可靠性。该方法首先通过灰色关联分析确定了影响煤与瓦斯突出的主要因素，然后利用IPSO改进PSO算法的早熟收敛问题，再结合Powell算法进行局部搜索，优化SVM的惩罚系数和高斯核函数参数。实验结果显示，该方法的预测准确率达到了95.9%，相较于传统的SVM、GA-SVM和PSO-SVM算法，具有更高的预测性能和运算效率。" 本文介绍了一种针对煤与瓦斯突出预测的新算法，该算法基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）并结合了改进的粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）和Powell算法（一种全局优化算法）。传统SVM在处理非线性数据时可能无法达到理想的分类效果，而该方法通过灰色关联分析提取了关键影响因素，如瓦斯放散初速度、瓦斯压力、开采深度、瓦斯含量和煤体破坏类型，作为预测模型的输入。 IPSO算法用于解决粒子群优化的早熟收敛问题，增强了全局搜索能力。接着，结合Powell算法进行局部搜索，可以更有效地找到SVM模型的最优参数组合，包括惩罚系数C和高斯核函数的宽度σ。通过这种方式，优化后的SVM模型能够更好地适应非线性数据分布，提高预测的准确性和稳定性。 实验部分，将优化后的SVM算法应用于实际的煤与瓦斯突出预测，与传统的预测方法进行比较。结果显示，IPSO-Powell优化的SVM算法预测准确率达到了95.9%，不仅在预测精度上优于其他算法，而且在运算效率方面也有所提升，满足了预测的精度和可靠性需求。 总结来说，本文提出的IPSO-Powell优化SVM算法为解决煤与瓦斯突出预测问题提供了一个有效途径，尤其在处理非线性数据和优化模型参数方面表现出色。这一方法的实施有助于提升煤矿安全水平，减少因煤与瓦斯突出引发的事故风险。