陈晓宇
- 作品数：4 被引量：58H指数：4
- 供职机构：辽宁工程技术大学理学院数学与系统科学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划辽宁省社会科学规划基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程矿业工程更多>>
- 基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测被引量：12
- 2018年
- 为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机（H-PSO-SVM）岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法（FAHP）所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群（PSO）极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明：H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。
- 温廷新陈晓宇
- 关键词：安全工程组合赋权
- 参数优化GA-ELM模型在露天煤矿抛掷爆破的预测被引量：33
- 2017年
- 为有效指导露天煤矿制定正确生产计划,提高露天煤矿抛掷爆破预测的准确率,在分析露天煤矿抛掷爆破影响因素的基础上,通过"试错法"确定模型最优隐含层节点参数,进而提出一种参数优化后遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)相结合的抛掷爆破预测模型。选取网络的输入输出相关参数,针对现有ELM输入权值矩阵和隐含层偏差,采用遗传算法对其进行优化选择;利用某露天煤矿抛掷爆破监测数据对该模型进行实例分析,并将RBF,BP,SVM,GA-BP模型预测结果与该模型进行对比分析;并引入Weibull模型,通过预测控制参数ɑ,β模拟爆堆形态。研究结果表明:(1)通过"试错法"确定GA-ELM模型最优隐含层节点数为39,有效降低系统的仿真误差,该参数下仿真误差值为0.137 7;(2)相较于传统ELM预测模型,通过遗传算法优化后,有效抛掷率,松散系数以及抛掷距离均得出更小的均方误差MSE值(0.258 0,1.748 5×10-4,3.618 4)和更高的决定系数R2值(0.986 4,0.995 3,0.970 6),改进后的GA-ELM具有更好的拟合效果和泛化能力;(3)通过与其他智能算法如BP,RBF,SVM,GA-BP相比,改进后的GA-ELM测试结果(均方误差,决定系数,仿真误差)明显优于其他预测模型,有效提高预测精度;(4)利用训练完成的GA-ELM网络预测爆堆形态时,控制参数a,β的预测误差均未超过5%,预测爆堆曲线接近真实爆堆曲线。
- 温廷新陈晓宇邵良杉窦融魏鹏
- 关键词：露天煤矿抛掷爆破试错法
- 基于优化Bagging-LSSVM模型的冲击地压预测被引量：6
- 2017年
- 为准确预测冲击地压危险性,提出一种优化Bagging算法动态集成的最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测模型。在设计和优化Bagging-LSSVM模型流程的基础上,引入经典分类数据集,验证模型的可行性,并通过试验得出实现模型最优分类条件下的基分类模型数的最小值。综合考虑冲击地压的主要影响因素,确定其评判指标;以重庆砚石台煤矿的35组实测数据为试验样本,利用核主成分分析(KPCA)消除指标间的相关性,对比分析样本数据处理前后应用模型的预测效果;比较优化Bagging-LSSVM模型、优化Bagging-SVM模型和LSSVN模型预测冲击地压危险性的准确率。结果表明:经KPCA处理后的样本相较于原始样本,其应用于优化Bagging-LSSVM模型的预测准确率更高,耗时更少;且优化Bagging-LSSVM模型预测冲击地压危险性的准确率高于其他模型。
- 温廷新陈晓宇杨红玉窦融田煜晨
- 关键词：冲击地压
- 基于优化IGA-ELM模型的爆破振动特征参量预测研究被引量：7
- 2017年
- 为有效预测露天矿爆破振动特征参量,建立基于组合赋权的免疫遗传算法(IGA)优化极限学习机(ELM)预测模型。建立该模型之前,根据爆破振动影响因素确定输入层参数,根据爆破安全规程判据确定输出层参数;然后,应用调和平均数概念整合模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,量化输入层参数权重;其次,针对现有ELM输入层权值、隐含层偏差的选择问题,引入IGA对其进行优化选择,并通过逐步增减法探究ELM隐含层最优节点数。该模型曾被应用于某露天矿。研究结果表明:用所构建优化IGA-ELM模型能够更准确地预测露天矿爆破振动特征参量,且所得均方误差、决定系数、仿真误差明显优于其他模型。
- 温廷新陈晓宇刘天宇刘旭
- 关键词：爆破振动特征参量组合赋权
