辽宁省教育厅基金(L2012119)

作品数：26被引量：245H指数：10
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相关期刊：《传感技术学报》《微电子学与计算机》《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》《中国安全科学学报》更多>>
相关主题：瓦斯涌出量无线传感网络煤与瓦斯突出瓦斯涌出量预测LS-SVM更多>>
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一种改进自适应参数的和声搜索算法被引量：2
《微电子学与计算机》2016年第12期38-41,46,共5页彭泓 王兆鑫 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金(L2012119)
针对现有和声搜索算法(HS)的提前收敛、收敛速度缓慢、参数选择不佳和容易陷入局部最优等缺点,本文提出一种自适应和声搜索算法参数的改进方法(DCNHS),在算法中加入新的动态方法并且引入带有自适应参数的柯西、正态分布随机数来实现改...
关键词：和声搜索算法 柯西、正态分布随机数 自适应 标准优化算法测试函数 
基于邻域粗糙集与支持向量极端学习机的瓦斯传感器故障诊断被引量：7
《传感技术学报》2016年第9期1400-1404,共5页单亚峰 汤月 任仁 谢鸿 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省科技攻关基金项目(2011229011);辽宁省教育厅基金项目(L2012119)
针对于瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障作为研究对象,提出一种基于邻域粗糙集(NRS)和支持向量极端学习机(SVM-ELM)的故障诊断方法。首先对瓦斯传感器的特征属性值...
关键词：瓦斯传感器 邻域粗糙集(NRS) 支持向量极端学习机(SVM-ELM) 故障诊断 
基于bi-LWCA-ENN煤与瓦斯突出危险性预测被引量：4
《传感技术学报》2016年第8期1222-1228,共7页付华 司南楠 鲁俊杰 王雨虹 徐耀松 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
为了提高煤与瓦斯突出的预测精度,以实现准确、可靠的瓦斯突出危险性预测,提出一种双层狼群算法(LWCA)优化Elman神经网络模型进行模式分类与预测,建立煤与瓦斯突出的双层LWCA-ENN预测模型。分析煤与瓦斯突出机理和影响因素,提取相关数...
关键词：煤与瓦斯突出危险性 双层狼群算法 ELMAN神经网络 特征选择 
基于蚁群粒子群混合算法与LS-SVM瓦斯涌出量预测被引量：13
《传感技术学报》2016年第3期373-377,共5页付华 于翔 卢万杰 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的蚁群(ACO)粒子群(PSO)混合算法优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对LS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ进行寻优,建立了基...
关键词：瓦斯涌出量 非线性动态预测 蚁群算法 粒子群算法 最小二乘支持向量机 
小波包神经网络预测方法在瓦斯涌出量中的应用被引量：1
《微电子学与计算机》2016年第3期129-133,共5页彭晓华 刘利强 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金(L2012119)
针对煤矿井下回采工作面瓦斯积聚和瓦斯超限等严重问题,将小波包神经网络模型引入煤矿瓦斯涌出量预测中.首先由改进小波包变化对采集数据进行分解、重构并提取特征向量,然后输入到基于动态节点生成算法的RBF神经网络模型中训练学习,同...
关键词：小波包神经网络 删除策略 特征值提取 瓦斯涌出量 
基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究被引量：13
《传感技术学报》2016年第2期285-289,共5页付华 丰盛成 刘晶 唐博 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计(DE-EDA)算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪...
关键词：无线传感网络 瓦斯浓度预测 支持向量机 参数优化 差分进化 分布估计算法 预测模型 
一种改进的极限学习机煤与瓦斯突出预测模型被引量：26
《传感技术学报》2016年第1期69-74,共6页付华 李海霞 卢万杰 徐耀松 王雨虹 
国家自然科学基金项目(51274118;70971059);辽宁省科技攻关项目(2011229011);辽宁省教育厅基金项目(L2012119)
较高精度的煤与瓦斯突出预测是煤矿安全生产的必要前提和保证。为了提高煤与瓦斯突出预测模型的预测精度,提出了一种改进的极限学习机煤与瓦斯突出预测模型。首先利用核主成分分析法对煤与瓦斯突出的影响指标进行降维简化处理,提取指标...
关键词：煤与瓦斯突出 预测模型 极限学习机 核主成分分析法 文化基因算法 
EKF-ENN算法在瓦斯涌出量预测中的应用被引量：1
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2015年第9期1004-1009,共6页单亚锋 黄喆 谷雯 
国家自然科学基金项目(5127411);辽宁省教育厅基金项目(L2012119)
针对瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,提出将扩展卡尔曼滤波算法与Elman神经网络有机结合并应用于瓦斯涌出非线性系统的动态辨识.带有整定因子的EKF滤波器通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于EKF-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌...
关键词：绝对瓦斯涌出量 非线性系统 动态辨识 扩展卡尔曼滤波 动态反馈神经网络 
基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究被引量：4
《传感技术学报》2015年第10期1508-1512,共5页付华 任仁 王雨虹 王馨蕊 单敏柱 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行...
关键词：瓦斯涌出量预测 猫群算法(CSO) 相关支持向量机(RVM) 组合核函数 信息融合 
基于SOM-RBF算法的瓦斯涌出量动态预测模型研究被引量：10
《传感技术学报》2015年第8期1255-1261,共7页付华 刘汀 张胜强 赵东红 丁冠西 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,以多传感器的瓦斯监测系统采集处理后的数据作为样本,提出了一种自组织特征映射神经网络(Self-organizing Feature Maps,SOM)与多变量的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)结合的组合人工...
关键词：多传感器 瓦斯涌出量 自组织特征映射神经网络 径向基函数 动态预测 
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