改进果蝇算法支持向量机在瓦斯涌出预测中的应用

摘要信息:这篇文章主要介绍了在采煤工作面瓦斯涌出量预测中应用改进的果蝇算法（MFOA）支持向量机（SVM）模型。针对新安煤矿的瓦斯涌出系统非线性和时变特性，研究人员利用FOA（果蝇算法）的简单运算、快速收敛和高精度寻优特性，对SVM的核函数参数g、惩罚因子c以及不敏感损失函数ε进行了优化。然而，由于FOA可能存在陷入局部最优的风险，研究者引入了三维搜索、混沌优化、自适应变步长和最优保留策略进行改进，以增强算法的全局寻优能力。通过Rosenbrock测试函数和实际的瓦斯涌出量历史数据进行试验，结果显示该MFOA-SVM模型的预测平均相对误差仅为2.16%，相比其他模型具备更高的预测精度、更快的收敛速度和更强的泛化性能，具有显著的实际应用价值。 本文详细探讨了煤炭开采过程中一个重要的安全问题——瓦斯涌出量的预测。支持向量机（SVM）是一种广泛应用于非线性问题的机器学习模型，它能够构建复杂的数据决策边界，尤其适用于处理非线性关系。然而，SVM的性能往往依赖于其参数的选择，包括核函数参数g和惩罚因子c。果蝇算法（FOA）是一种基于生物行为启发式的优化算法，用于寻找复杂问题的近似最优解。但FOA可能会遇到局部最优的问题，因此，通过结合其他优化策略如三维搜索、混沌优化等，可以改善这一缺点，提高算法的全局优化能力和稳定性。 在实验部分，研究者利用Rosenbrock函数，这是一种常用的优化问题测试函数，来验证MFOA-SVM模型的优化效果。此外，他们还使用了采煤工作面的实际瓦斯涌出量历史数据，以评估模型在实际问题上的预测效能。实验结果表明，改进后的MFOA-SVM模型在预测瓦斯涌出量方面表现优秀，平均相对误差低至2.16%，这不仅提高了预测的准确性，也加快了模型训练的速度，对于煤矿安全管理和预防瓦斯事故具有重要意义。 关键词涵盖了瓦斯涌出量预测、MFOA-SVM模型、非线性问题以及预测模型的构建。这项研究工作属于行业研究领域，特别是煤炭行业的安全与环保问题。文章最后还提及了国家自然科学基金项目的支持，表明该研究得到了国家级科研基金的资助，具有较高的学术价值和实践意义。