【摘 要】
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为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的精度,准确预测煤炭开采成本.利用改进的自适应粒子群算法(IAPSO)的全局搜索能力,寻找LSSVM最优的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ,
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
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为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的精度,准确预测煤炭开采成本.利用改进的自适应粒子群算法(IAPSO)的全局搜索能力,寻找LSSVM最优的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ,提出一种IAPSO-LSSVM预测算法.在分析影响煤炭开采成本的空间因素、时间因素和定性因素的基础上,构建基于IAPSO-LSSVM的煤炭开采成本预测模型,并以TF煤业集团数据进行仿真实验.结果表明:与LSSVM、PSO-LSSVM算法相比,该模型预测效果更好.
In order to improve the accuracy of least squares support vector machine (LSSVM) prediction model, the coal mining cost can be accurately predicted.The optimal LSSVM penalty factor r and Gaussian kernel function are searched by using the global search ability of the improved adaptive particle swarm optimization (IAPSO) , A IAPSO-LSSVM prediction algorithm is proposed.On the basis of analyzing the spatial, temporal and qualitative factors that affect the coal mining cost, a coal mine cost prediction model based on IAPSO-LSSVM is constructed, The simulation results show that the model is better than LSSVM and PSO-LSSVM algorithms.
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