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J-GLOBAL ID：201702278812854879   整理番号：17A1319665

GA-LSSVRに基づく炭鉱ガスデータの雑音除去研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Noise Elimination of Coal Mine Gas Data Based on GA-LSSVR

著者 (5件)： Zhang Wenjuan (西安科技大学電气与控制工程学院,陜西西安,710054) ,  Hou Yuanbin (西安科技大学電气与控制工程学院,陜西西安,710054) ,  Zhang Wentao (河南科技学院信息工程学院,河南新郷,453003) ,  Liu Mi (西安科技大学電气与控制工程学院,陜西西安,710054) ,  Chen Xian (西安科技大学電气与控制工程学院,陜西西安,710054)
資料名： Kuangye Anquan yu Huanbao  (Kuangye Anquan yu Huanbao)
巻： 44  号： 1  ページ： 45-48,61  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3399A  ISSN： 1008-4495  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 炭鉱のガスデータにおけるノイズを含む問題を解決するために,遺伝的アルゴリズムに基づく最小二乗サポートベクトル回帰(GA-LSSVR)に基づくデータノイズ除去アルゴリズムを提案して,それは,制約条件を有する二次計画問題を解くことによって最適解を得た。それにより,ウェーブレット雑音除去の局所最適化の欠点を改善した。しかし,LSSVRには,遅い収束速度の欠点があり,遺伝的アルゴリズム(GA)によってLSSVRを最適化し,アルゴリズムの収束速度を改善する。まず、ある炭鉱のガス濃度の時系列に対して異常データと欠損データの処理を行い、その後、GA-LSSVRを用いて訓練を行った。シミュレーション結果により,GA-LSSVRは,ウェーブレット雑音除去と比較して,効果的にノイズを除去することができ,そして,効果的信号を分離することができ,そして,GA-LSSVRによって,入出力二乗平均平方根誤差を,0.0094減少させることができた。それは,34.59%減少し,そして,ノイズ除去効果は,より良かった。LSSVR法と比較して,GA-LSSVRは,プログラムの実行時間を著しく短縮することができ,そして,運転効率を改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  最適化 ,  雑音低減 ,  遺伝的アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  *炭鉱 ,  最小二乗法 ,  二次計画法 ,  *雑音除去 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 欠測値 ,  収束速度 ,  ウェーブレット雑音除去 ,  最適解 ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： gas concentration ,  noise elimination of data ,  LSSVR ,  genetic algorithm ,  wavelet denoising

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 炭鉱 ,  雑音除去 ,  研究