摘要
本发明提供了一种基于量子进化粒子群的绝对瓦斯涌出量预测模型,所属瓦斯涌出量预测技术领域,包括:利用多重相空间重构法重建瓦斯涌出量相关影响因素的时间序列,并作为预测模型的输入;利用量子粒子群算法优化预测模型超参数;建立绝对瓦斯涌出量预测模型;对绝对瓦斯涌出量预测模型量子超参数优化;对建立的绝对瓦斯涌出量预测模型进行检验;通过多个绝对瓦斯涌出量相关影响因素进行多重时间序列重构,利用量子粒子群算法对基于径向基函数的SVM模型进行超参数优化建立绝对瓦斯涌出量预测模型,且本发明的绝对瓦斯涌量预测模型具有更好的收敛性和更高的预测精度,有效地提高了矿井下绝对瓦斯涌出量预测的准确性。
技术关键词
瓦斯涌出量
量子粒子群算法
优化预测模型
重构
模型超参数
正则化参数
序列
信息更新
矿井
方程
速度
因子
样本
代表
风险