基于SGWO-SVR的煤自燃温度预测研究

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中文摘要：煤自燃温度的有效预测对于煤矿火灾的监测和预防具有重要意义.针对传统煤自燃温度预测模型预测精度不足的问题,并结合预测数据样本的特征及适用模型的时效性,提出了一种基于非线性参数控制、动态惯性权重和灰狼社会层级结构的改进灰狼优化支持向量回归(SVR)煤自燃温度预测模型,并通过数值实验验证了改进灰狼优化算法的有效性.结果表明,改进后的灰狼算法具有更强的全局搜索能力、更快的收敛速度和更好的稳定性,所提出的预测模型在精度和稳定性上具有显著优势,为煤自燃火灾预测与预警提供了更好的决策参考.

作者：

杨宝伟、崇立国、梁辉、梁勃、申鹏坤、张鑫隆、孟郡伯

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作者单位：

华能庆阳煤电有限公司核桃峪煤矿,甘肃庆阳 745000

煤矿安全技术国家重点实验室,辽宁抚顺 113122

中煤科工集团沈阳研究院有限公司,辽宁抚顺 113122

关键词：

煤自燃支持向量回归灰狼优化算法改进搜索算法智能预测

出版年：

2024

DOI：