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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>可提高瓦斯風險預測準確率的ELM模型

      可提高瓦斯風險預測準確率的ELM模型

      2021-05-27 | pdf | 1.30 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為提髙瓦斯突出風險預測的準確率和效率，在極限學習機（ELM）模型的基礎上構建預測模型ACFA-ELI釆用核線性鑒別分析（KLDA）對瓦斯突出樣本數據進行特征抽取，利用代價敏感思想修正ELM適應度函數，同時將Tent混沌搜索和自適應算子引入花朵授粉算法（FPA）中，優化ELM的初始輸入權值和閾值，從而提高對瓦斯突出風險的預測能力。實驗結果表明，相較于經典的SVM、BP和BM單一預測模型以及改進的 FPA-ELM和PSO-BLM復合預測模型， ACFPA-ELM模型在瓦斯突出風險預測的準確率、預測一致性以及運行效率方面均具有明顯的優勢。

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