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小波支持向量回归在瓦斯涌出量预测中的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]广东商学院数学与计算科学学院,广州510320, [2]中山大学数学与计算科学学院,广州510275
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60575004,No.10771220)教育部高等学校博士点科研基金项目(SRFDP-20070558043)
作者: 戴宏亮[1,2]
中文摘要:

针对瓦斯涌出量的局部性、随机性、模糊性等特点,提出一种新的小波支持向量核构造小波支持向量回归模型,并且运用一种新型的智能遗传算法优选模型参数。实验结果表明,所提出的小波支持向量回归模型预测瓦斯涌出量比标准支持向量回归模型、智能支持向量回归模型预测精度高、速度快。

英文摘要:

Aiming at localization,randomicity and fuzziness of gas emission amount,a new wavelet support vector regression model with a new wavelet support vector kernel is proposed,and the intelligent genetic algorithm is used to optimize the model's parameters.Experiment results show that wavelet support vector regression has higher accuracy and runs faster than standard support vector regression and intelligent support vector regression.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
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  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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