【摘 要】
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针对煤矿瓦斯数据普遍含有噪声的问题，提出一种基于遗传算法优化的最小二乘支持向量回归机（GA-LSSVR）的数据去噪算法。LSSVR通过求解只含一个等式约束的二次规划问题来求得最优
【机 构】
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西安科技大学电气与控制工程学院,河南科技学院信息工程学院
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针对煤矿瓦斯数据普遍含有噪声的问题，提出一种基于遗传算法优化的最小二乘支持向量回归机（GA-LSSVR）的数据去噪算法。LSSVR通过求解只含一个等式约束的二次规划问题来求得最优解，从而改进了小波去噪局部最优的缺点。但LSSVR也存在收敛速度慢的缺点，通过遗传算法（GA）优化LSSVR，以提高算法的收敛速度。首先，对某煤矿的瓦斯浓度时间序列进行异常数据和缺失数据的处理，然后用GA-LSSVR建模训练。仿真实验结果表明，与小波去噪方法相比，GA—LSSVR能有效去除噪声，并且能够避免数据失真，把有效信号分离
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