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J-GLOBAL ID：201802281200280766   整理番号：18A1582272

ウェーブレットKPCAとIQGA-ELMに基づく石炭とガス突出予測研究【JST・京大機械翻訳】

Based on the Wavelet KPCA with IQGA-ELM Coal and Gas Outburst Prediction Research

著者 (3件)： Xu Yaosong (遼寧工程技術大学電气与控制工程学院,遼寧 葫芦島,125105) ,  Qiu Wei (遼寧工程技術大学電气与控制工程学院,遼寧 葫芦島,125105) ,  Wang Zhiguo (遼寧工程技術大学電气与控制工程学院,遼寧 葫芦島,125105)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 31  号： 5  ページ： 720-725  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  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： 石炭とガス突出災害を効果的に予防するために,石炭とガス突出の予測精度と効率が高くないという問題に照準を定め,ウェーブレットカーネル主成分分析(KPCA)と改良限界学習機械(IQGA-ELM)に基づく石炭とガス突出予測法を提案した。ウェーブレットカーネル主成分分析(PCA)により,オリジナルの突然指数の非線形次元縮小を行い,次に,ELMの入力層の重みと隠れ層の閾値を,改良量子遺伝的アルゴリズム(IQGA)によって最適化し,そして,それを,限界学習機械(ELM)のニューラルネットワークの入力として,抽出した.。ウェーブレットKPCA-IQGA-ELM予測モデルを,石炭とガス突出強度の予測のために確立した。研究結果により、このモデルの汎化能力が強く、石炭とガス突出強度の予測に有効であることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *石炭 ,  最適化 ,  学習機械 ,  前向きコホート研究 ,  予測技法 ,  ニューラルネットワーク ,  予測モデル ,  モデル ,  *波束
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  非線形次元縮小 ,  予測精度 ,  *ガス突出 ,  カーネル主成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： prediction of coal and gas outburst ,  wavelet kernel principal component analysis ,  improved quantum genetic algorithm ,  extreme learning machine

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェーブレット ,  KPCA ,  石炭 ,  ガス突出 ,  予測 ,  研究