基于遗忘因子的LSSVM煤矿瓦斯涌出量预测模型

"合理遗忘选择训练样本的煤矿瓦斯涌出量预测 (2014年)" 在煤矿安全生产中，瓦斯涌出量的预测是一项至关重要的任务，因为瓦斯灾害是矿井安全事故的主要原因之一。传统的预测方法，如多元回归分析，尽管易于实施，但在处理瓦斯涌出量的复杂性和非线性时往往表现不佳。因此，科研人员一直在探索更精确的预测技术。 论文提出了基于合理遗忘训练样本的煤矿瓦斯涌出量预测模型，这一模型融合了历史数据的影响和新数据的重要性。遗忘因子的概念被引入，它能够动态调整旧数据的权重，使得新近的数据在预测过程中占据更重要的地位，从而提高了模型对数据变化的敏感度和适应性。 最小二乘支持向量机（LSSVM）作为一种高效的非线性预测工具，被用来构建瓦斯涌出量的预测模型。LSSVM相对于标准支持向量机（SVM）的优势在于其更快的求解速度，但它在处理大量训练样本时可能出现计算复杂度的问题。论文提出的遗忘机制解决了这个问题，通过选择性遗忘部分旧训练样本，减小了计算负担，同时保持了模型的预测性能。 在实际应用中，当煤矿的瓦斯涌出数据集庞大时，模型需要处理大量的历史记录。合理遗忘策略能够有效地减少不必要的计算，提高模型训练的效率。通过仿真分析，该模型展示出在煤矿瓦斯涌出量预测中的优越性能，提供了更准确的预测结果，有助于煤矿企业提前预防瓦斯灾害，保障安全生产。 此外，论文还提及了其他预测方法，如神经网络、贝叶斯网络、隐马尔科夫链和支持向量机等，这些方法同样用于解决非线性问题，但LSSVM结合遗忘机制在解决计算膨胀问题上具有优势。论文的研究成果不仅对于煤矿瓦斯涌出量预测有实际意义，也为其他领域中面临类似问题的预测模型提供了有价值的参考。 这篇论文贡献了一种新的预测方法，通过合理遗忘策略优化了LSSVM模型，提高了预测精度和效率，为煤矿瓦斯灾害的预防提供了科学依据。这种方法可以进一步推广到其他受多因素影响且具有非线性特性的复杂系统的预测问题中。