基于模糊信息粒化与马尔科夫修正的瓦斯浓度预测

作者：武艳蒙; 邱春荣; 吕晓波煤矿模糊信息粒化支持向量机差分进化算法马尔科夫残差修正

摘要：基于模糊信息粒化对原始数据进行处理,利用支持向量机（SVM）以及差分进化算法（DE）建立预测模型,根据马尔科夫链进行残差修正,预测瓦斯浓度变化趋势。通过实验表明,该方法相较于直接对粒化数据进行SVM预测有了较大的效果提升,此外,对原始数据进行了FIG处理,实现了降维,算法运行时间得到减少,算法效率得到提升。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社