| 基于量子粒子群优化支持向量回归算法计算煤层气体含量的预测 | |
| 任咣营 ; 韦重韬 ; 权彪 ; 张国浩 | |
| 2015-09-10 ; 2015-09-10 | |
| 关键词 | 生物 煤层气 量子粒子群优化 |
| 中文摘要 | 煤层气是近一二十年在国际上崛起的洁净、优质能源和化石能源的新矿种,其地质研究对能源的补充意义重大.该文对煤层气的含量提出基于量子粒子群优化的支持向量回归算法进行预测.支持向量回归算法是一种非线性的基于内核的回归方法,它可以采用良好的函数逼近,并具有泛化能力.由于支持向量回归算法的参数对预测性能影响很大,量子粒子群优化在本研究中可用于选择支持向量回归算法参数.本文选用基岩深度,煤层的厚度,断层间的水平距离,煤的挥发分作为煤层气含量的预测模型的输入向量,经过比较量子粒子群优化的支持向量回归算法和支持向量回归算法之间的煤层气体含量的预测误差表明,量子粒子群优化得到的煤层气体含量的预测精度均高于支持向量回归算法的精度. |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/14374]  |
| 专题 | 中国矿业大学（徐州） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 任咣营,韦重韬,权彪,等. 基于量子粒子群优化支持向量回归算法计算煤层气体含量的预测[J],2015, 2015. |
| APA | 任咣营,韦重韬,权彪,&张国浩.(2015).基于量子粒子群优化支持向量回归算法计算煤层气体含量的预测.. |
| MLA | 任咣营,et al."基于量子粒子群优化支持向量回归算法计算煤层气体含量的预测".(2015). |
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