混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的应用.pdf

"应用混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的研究" 摘要：本文介绍了混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的应用研究。瓦斯涌出量受多个因素的影响，其中包括煤层深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度、日产量等。这些因素之间存在高度的非线性性，为提高瓦斯涌出量的预测精度，提出了一种变量扩维筛选法，即引入非线性项。采用混合粒子群算法从大量的候选变量中选出最优的变量子集，利用最优变量子集建立拟线性瓦斯涌出量预测模型。 关键词：混合粒子群算法；变量扩维筛选；瓦斯涌出量预测；非线性；拟线性回归。 本文的主要贡献在于提出了一种混合粒子群算法在影响瓦斯涌出量变量筛选中的应用研究，通过将测量数据分为建模数据和测试数据，测试结果表明基于变量扩维筛选法的预测模型具有较高的精确度，测试结果优于逐步回归法、神经网络法以及纯粹的线性回归法，具有一定的应用价值。 混合粒子群算法（Hybrid Particle Swarm Optimization，HPSO）是一种基于群智能的优化算法，它通过模拟鸟类觅食行为来搜索最优解。该算法的优点在于能够快速收敛到全局最优解，且对搜索空间的要求较低。因此，HPSO算法在解决复杂优化问题时具有很高的效率和准确性。 本文的研究结果表明，基于混合粒子群算法的变量扩维筛选法能够有效地选择出影响瓦斯涌出量的最优变量子集，从而提高瓦斯涌出量预测的精度。这项研究结果对瓦斯涌出量预测领域具有重要的应用价值。 此外，本文还讨论了非线性问题的解决方法，提出了基于混合粒子群算法的非线性优化方法，该方法能够有效地解决非线性问题，提高优化算法的效率和准确性。 本文的研究结果对瓦斯涌出量预测领域具有重要的应用价值，且对解决非线性问题具有重要的参考价值。