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题名基于PSO-SVM的煤与瓦斯突出强度预测模型
被引量：11
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作者
邵剑生
薛惠锋
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机构
西北工业大学自动化学院
全国人大环境资源保护委员会法案室
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出处
《西华大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第1期63-66,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60705004)
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文摘
为有效预测煤与瓦斯的突出强度,分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型,通过实例对该模型的预测效果进行检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测,进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种方法的预测准确率PSO-SVM为87.5%、BP-NN为50%、SVM为62.5%。可见,PSO-SVM方法的预测效果要好于BP-NN和SVM,对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值和指导意义。
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关键词
煤与瓦斯突出
预测
粒子群优化支持向量机(PSO—SVM)
BP神经网络
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Keywords
coal and gas outburst
prediction
particle swarm optimization -support vector machine（ PSO -SVM）
BP neural net-work
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分类号
TD713.2
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名我国可再生能源发展思考
被引量：3
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作者
王仲颖
王凤春
时璟丽
李俊峰
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机构
国家发展和改革委能源研究所
全国人大环境资源保护委员会法案室
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出处
《高科技与产业化》
2008年第7期16-19,共4页
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文摘
可再生能源法概述
随着我国经济的飞速发展,能源供需矛盾日益突出,传统能源开发利用造成的环境问题日益恶化,加快发展可再生能源成为我国的重大能源战略选择。为了推进可再生能源的开发利用，克服可再生能源开发利用所面临的法律和政策障碍，2003年十届全国人大常委会把制定《中华人民共和国可再生能源法》列入了2003年立法计划。在国务院有关部门和有关科研院所以及社会团体的共同参与下，
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关键词
可再生能源法
能源开发利用
中华人民共和国
全国人大常委会
供需矛盾
环境问题
能源战略
社会团体
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分类号
F426.2
[经济管理—产业经济]
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