謝國(guó)民，單敏柱，劉 明

（1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院，遼寧葫蘆島125105 2.遼寧朝陽(yáng)師范高等?？茖W(xué)校數(shù)計(jì)系，遼寧朝陽(yáng)122000）

煤與瓦斯突出強(qiáng)度的FOA-SVM預(yù)測(cè)模型與應(yīng)用*

謝國(guó)民1*，單敏柱1，劉 明2

（1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院，遼寧葫蘆島125105 2.遼寧朝陽(yáng)師范高等專科學(xué)校數(shù)計(jì)系，遼寧朝陽(yáng)122000）

為了能夠?qū)γ号c瓦斯突出進(jìn)行準(zhǔn)確的辨識(shí)，本文提出將果蠅算法（FOA）與支持向量機(jī)（SVM）相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法。首先通過(guò)Karhunen-Loève變換（K-L變換）進(jìn)行特征提取，降低特征向量的維數(shù)，減小運(yùn)算量；然后將經(jīng)過(guò)K-L變換的樣本作為FOA-SVM模型輸入，通過(guò)果蠅算法全局尋優(yōu)，自動(dòng)搜索符合本預(yù)測(cè)模型最佳參數(shù)組合。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練與仿真表明：本文提出的方法具有設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，辨識(shí)精度高、推廣能力強(qiáng)的特點(diǎn)，為煤礦災(zāi)害預(yù)測(cè)提供理論支持。

煤與瓦斯突出；Karhunen-Loève變換；支持向量機(jī)；特征提取；果蠅算法

煤與瓦斯突出是一種迅速而強(qiáng)烈的動(dòng)力現(xiàn)象，常表現(xiàn)為在瞬間將大量的煤從煤體中拋向巷道或工作空間，并伴有大量瓦斯涌出［1］，突出往往會(huì)給礦井生產(chǎn)帶來(lái)了極大威脅和經(jīng)濟(jì)損失。在煤礦瓦斯災(zāi)害中，煤與瓦斯突出是一種極其復(fù)雜的動(dòng)力災(zāi)害，危害性極大［2］。因此，對(duì)煤與瓦斯突出進(jìn)行迅速地準(zhǔn)確預(yù)測(cè)顯得尤為重要。近些年來(lái)，一些學(xué)者提出了預(yù)測(cè)方法，如DBC優(yōu)化算法［3］、灰色關(guān)聯(lián)-遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［4］、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［5］等。盡管這些方法在工程實(shí)際中取得了一定效果，但是還存在一些不足，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有在大量訓(xùn)練樣本的前提下，系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度才可以提高，而由于受作業(yè)環(huán)境的影響，煤與瓦斯突出的樣本量往往是有限的［6］，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方面受到制約；遺傳算法則比較費(fèi)時(shí)，容易出現(xiàn)早熟收斂問(wèn)題。同時(shí)，以上的研究方法的特征向量各參數(shù)間在具有一定的相關(guān)性，且研究方法較復(fù)雜，模型學(xué)習(xí)效率低，不利于對(duì)煤與瓦斯突出進(jìn)行預(yù)測(cè)。

K-L變換在圖像識(shí)別中應(yīng)用較為廣泛，通常應(yīng)用在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，本文將此方法應(yīng)用到煤與瓦斯突出中進(jìn)行研究。因?yàn)樗粌H可以對(duì)特征量降維，而且考慮到了樣本類別信息，實(shí)現(xiàn)了可監(jiān)督的特征提取。同時(shí)經(jīng)過(guò)K-L變換各特征參數(shù)之間剔除了相關(guān)性，更有利于進(jìn)行預(yù)測(cè)。支持向量機(jī)則是一種小樣本的學(xué)習(xí)方法，簡(jiǎn)化了分類預(yù)測(cè)問(wèn)題，適合分析學(xué)習(xí)樣本有限的問(wèn)題。FOA算法是臺(tái)灣學(xué)者潘文超提出的一種參數(shù)尋優(yōu)的算法，該算法在尋優(yōu)過(guò)程中，不僅能夠全局尋優(yōu)，同時(shí)算法運(yùn)行速度快，能夠滿足煤與瓦斯突出在預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性要求。

通過(guò)分析現(xiàn)有方法的不足，本文將K-L變換與FOA-SVM相結(jié)合，建立煤與瓦斯突出強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)仿真驗(yàn)證其可行性。

1 煤與瓦斯突出影響因素分析

煤與瓦斯突出是一種復(fù)雜的礦井動(dòng)力現(xiàn)象，受多種因素影響［7］，按照突出機(jī)理的各種學(xué)說(shuō)，研究表明煤與瓦斯突出是在地應(yīng)力、蘊(yùn)含在煤體中的瓦斯、煤體本身力學(xué)特性以及煤礦采取的開(kāi)采技術(shù)的相互作用下的產(chǎn)生的結(jié)果。通過(guò)對(duì)煤與瓦斯突出的相關(guān)因素研究，總結(jié)以往專家經(jīng)驗(yàn)和意見(jiàn)，確定以下5個(gè)導(dǎo)致煤與瓦斯突出的關(guān)鍵因素：

①地應(yīng)力 地應(yīng)力為煤與瓦斯突出的發(fā)生提供了動(dòng)力，當(dāng)?shù)貞?yīng)力較高時(shí)，煤體自身的強(qiáng)度就會(huì)降低，與此同時(shí)，瓦斯壓力增大，煤層的通透性就會(huì)降低，在這種環(huán)境條件下，煤與瓦斯突出也是很容易發(fā)生的。

②瓦斯參數(shù) 一般包括瓦斯涌出量、瓦斯放散初速度等。前者是煤與瓦斯突出能夠發(fā)生的物質(zhì)前提；后者則反映了瓦斯擴(kuò)散的能力與滲透的規(guī)律，是對(duì)突出區(qū)域預(yù)測(cè)的一個(gè)重要指標(biāo)。

③頂板和底板的巖性 如果頂板和底板的通透性好則瓦斯排放容易，發(fā)生煤與瓦斯突出的可能性較??；與之相反則瓦斯含量高且瓦斯壓力變大，極易發(fā)生煤與瓦斯突出。

④活動(dòng)斷裂 斷裂帶周?chē)投鄠€(gè)斷裂帶相接的區(qū)域是煤與瓦斯突出發(fā)生的頻發(fā)地帶。并且斷裂的活動(dòng)性影響著突出強(qiáng)度和突出的次數(shù)［8］。

⑤煤層厚度 煤層是瓦斯存在的介質(zhì)，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)煤層的厚度與瓦斯含量的多少有一定的相關(guān)性，它體現(xiàn)了煤層在原始積淀上的不同，同時(shí)也表明了不同的瓦斯分布?jí)毫?。通常，在較厚的突出煤層，一般是在軟煤帶附近，最有可能有煤與瓦斯突出的發(fā)生。

2 K-L-FOA-SVM模型介紹

2.1 K-L變換原理

K-L變換是一種應(yīng)用統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)特征進(jìn)行提取的變換［9］，K-L變換可以在正交變換的情況下實(shí)現(xiàn)失真真最小，這樣不但能去除數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，還能保證在均方誤差的準(zhǔn)則下總體熵最小。將它應(yīng)用于煤與瓦斯突出的致突因素的特征提取，不僅簡(jiǎn)化了致突特征的提取過(guò)程，也減少了在訓(xùn)練過(guò)程中的計(jì)算量。其具體計(jì)算步驟如下：

步驟1 計(jì)算訓(xùn)練樣本集X={x1,x2,…,xM}的二階矩陣，以此為K-L變換的產(chǎn)生矩陣，即：

其中xi=[xi1,xi2,…,xij,…,xiN]T，N是訓(xùn)練樣本的維數(shù)，xij是第i個(gè)訓(xùn)練樣本的第j個(gè)特征，M是訓(xùn)練樣本的總數(shù)。

步驟2 計(jì)算產(chǎn)生矩陣的本征值λi(i=i,2,…,N)，并將其按照從大到小的順序進(jìn)行排序。

步驟3 從本征值選擇前n個(gè)本征值使得信息量e盡可能的大，同時(shí)n又要盡可能的小，即用較少的主成分來(lái)表示數(shù)據(jù)的全部，不僅絕大部分的數(shù)據(jù)得以保留，而且樣本的特征的維數(shù)趨于最小。

步驟4 將要包含的信息量e和特征維數(shù)n進(jìn)行綜合考慮，確定n的大小。

步驟5 計(jì)算前n個(gè)本征值對(duì)應(yīng)的本征向量μi(i=1,2,…,n)構(gòu)成的變換矩陣W=(μ1,μ2,…,μn)，然后再將訓(xùn)練樣本集投影到W空間中去，則經(jīng)過(guò)K-L變換后所提取到的特征空間為

2.2 支持向量機(jī)算法

SVM是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論SLT的基礎(chǔ)上，能夠同時(shí)最小化經(jīng)驗(yàn)誤差與最大化幾何邊緣區(qū)，提高泛化能力，保證全局最優(yōu)解，能夠較好地解決小樣本、非線性的問(wèn)題［10-12］。

SVM是按照結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的原則進(jìn)行分類，它的基礎(chǔ)是解決兩類的分類問(wèn)題，最終產(chǎn)生一個(gè)超平面將兩類分開(kāi)，與此同時(shí)，還要求兩類距離此超平面距離最大，保證了分類的準(zhǔn)確性與精確性。

假定訓(xùn)練的樣本為：

是分類標(biāo)號(hào)。SVM實(shí)現(xiàn)的就是一個(gè)有限定條件下的問(wèn)題最優(yōu)化，設(shè)最優(yōu)分類函數(shù)和限定條件分別為：

其中，xi是支持向量，x是需要分類的向量，k(·)是核函數(shù)，a、b是確定最優(yōu)超平面的系數(shù)，C＞0是懲罰系數(shù)，ξi是松弛系數(shù)。通過(guò)Lagrange泛函算法，將此問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)二次優(yōu)化問(wèn)題：

b值通過(guò)式（7）求得。

可以看出，選擇不同的k(·)，支持向量機(jī)的形式就會(huì)不同，因此就會(huì)產(chǎn)生不同的超平面進(jìn)行分類，常用的核函數(shù)類型有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、高斯核函數(shù)等。線性核函數(shù)用在線性可分的情況中，本文中研究的煤與瓦斯突出的預(yù)測(cè)本身為非線性狀態(tài)，不適合用此核函數(shù)；多項(xiàng)式核函數(shù)需要的參數(shù)較多，當(dāng)其階數(shù)較高時(shí)，核矩陣會(huì)趨于無(wú)窮大或無(wú)窮小，亦不適合本文的研究；而高斯核函數(shù)所需參數(shù)較少，而且分類辨識(shí)效果較好，因此本文選取高斯函數(shù)作為SVM的核函數(shù)，其表達(dá)式為：

2.3 FOA算法原理

果蠅算法為由果蠅覓食行為推演的尋求全局優(yōu)化方法［13-15］。果蠅的感官較其他生物更加靈敏，其嗅覺(jué)可以嗅到周?chē)臍怏w分子，甚至是與之相距40 km遠(yuǎn)的氣味，在接近食物時(shí)可以感知到食物和其他果蠅的集中分布，迭代具體過(guò)程如下：

步驟1 設(shè)果蠅群體具有初始的隨機(jī)坐標(biāo)：

步驟2 加載單個(gè)果蠅靠嗅覺(jué)查找目標(biāo)的隨機(jī)距離和方向。

步驟3 由于食物具體位置未知，需要先假定與原點(diǎn)的距離（dist），然后計(jì)算氣味濃度確定值S，S與距離成反比，即

步驟4 將S代入氣味濃度判定函數(shù)（fitness function）解出此單個(gè)果蠅所處位置處的氣味濃度值（smelli），將smelli輸入網(wǎng)絡(luò)得到預(yù)估值Pred，此處選用均方根誤差作為氣味濃度的適應(yīng)度函數(shù)。

步驟5 尋找整個(gè)群體中smelli最大的果蠅個(gè)體，即求取極大值的過(guò)程。

步驟6 記錄最大氣味濃度值和x、y的坐標(biāo)，那么果蠅群體根據(jù)視覺(jué)判斷飛向此處。

步驟7 進(jìn)行迭代運(yùn)算搜索最優(yōu)。循環(huán)步驟2～步驟5，同時(shí)與上一次迭代氣味濃度進(jìn)行比較，如果比上一次優(yōu)，則執(zhí)行步驟6。

雖然FOA在進(jìn)行迭代后可以尋找到最優(yōu)氣味濃度，但是FOA有時(shí)會(huì)陷入局部的最優(yōu)解，于是本文中將Si加上一個(gè)跳脫參數(shù)Δ，即可找到全局極值，Δ如下：

2.4 FOA優(yōu)化SVM模型

SVM中的每一個(gè)參數(shù)在很大程度上是由經(jīng)驗(yàn)確定，造成網(wǎng)絡(luò)誤差加大，運(yùn)行速度變慢等，為此引入FOA算法來(lái)于優(yōu)化SVM參數(shù)，不僅能夠提高預(yù)測(cè)精度，而且可以加快計(jì)算的速度。SVM對(duì)非線性問(wèn)題分類取決于結(jié)合因素［16］，本文中選取高斯參數(shù)σ2將特征向量映射到高維特征空間中，在此特征空間中搜索最佳的懲罰因子C，使得SVM的置信區(qū)間與經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最優(yōu)，具體步驟如下：

步驟1 初始化果蠅群體坐標(biāo)、相關(guān)系數(shù)，設(shè)置其置信區(qū)間，種群規(guī)模，迭代最大次數(shù)。

步驟2 果蠅搜索最佳參數(shù)，在線尋找氣味濃度最佳的果蠅位置，通過(guò)不斷更新參數(shù)C與g。

步驟3 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算氣味濃度。

步驟4 記錄氣味濃度最大值，及其對(duì)應(yīng)的最佳位置。

步驟5 是否滿足結(jié)束條件；若此解符合要求則停止，否則轉(zhuǎn)到步驟2。判斷依據(jù)為是否已經(jīng)達(dá)到迭代次數(shù)以及此次氣味濃度是否優(yōu)于上一次的最優(yōu)值。

步驟6 將果蠅優(yōu)化算法尋找到的最優(yōu)值賦值給式（5）和式（8）。

3 仿真

3.1 特征提取與預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練仿真

步驟1 樣本數(shù)據(jù)處理 通過(guò)參考相關(guān)研究文獻(xiàn)［17-18］選取以下9個(gè)因素作為煤與瓦斯突出的特征：瓦斯壓力(x1,MPa)、煤層瓦斯含量(x2,m3/t)、垂深(x3,m)、煤層開(kāi)采深度(x4,km)、軟煤層煤體厚度(x5,m)、頂板滲透率(x6,%)、最大主應(yīng)力(x7,MPa)、絕對(duì)瓦斯涌出量(x8,m3/d)、相對(duì)瓦斯涌出量(x9,m3/d)。在K-L變換前先使用MATLAB 2014b歸一化函數(shù)mapminmax，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。然后對(duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行KL變換，得到特征提取后的特征向量樣本組。得到特征向量在選擇不同數(shù)量主成分時(shí)特征提取所含原始數(shù)據(jù)的信息量，如表1所示。通過(guò)分析可以看出，當(dāng)選擇4個(gè)主成分的時(shí)候，已經(jīng)包含了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息量，表2為前4個(gè)主成分的得分系數(shù)矩陣。

表1 主成分與信息量的關(guān)系

表2 前4個(gè)主成分得分系數(shù)

步驟2 種群位置范圍設(shè)置為［1，2］，種群規(guī)模為30，迭代的最大次數(shù)為100次，SVM懲罰系數(shù)C的區(qū)間為[10-1,102]，高斯核函數(shù)的參數(shù)的區(qū)間為[10-1,102]。本文研究中將煤與瓦斯突出的強(qiáng)度級(jí)別分為安全、較危險(xiǎn)、危險(xiǎn)3個(gè)級(jí)別，在用SVM進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)分別用1、2、3表示這3種級(jí)別。利用果蠅優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)尋優(yōu)，搜索最佳參數(shù)組合。在果蠅算法優(yōu)化支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)時(shí)，選擇經(jīng)過(guò)K-L變換前后的120組樣本數(shù)據(jù)對(duì)SVM訓(xùn)練，訓(xùn)練誤差如圖1所示。

圖1 訓(xùn)練誤差分析

表3 3種預(yù)測(cè)模型參數(shù)搜索時(shí)間 單位：s

表4 預(yù)測(cè)模型部分訓(xùn)練結(jié)果對(duì)比

從圖1可以看出，預(yù)測(cè)模型無(wú)論經(jīng)過(guò)K-L變換與否隨著迭代次數(shù)的增加，兩者訓(xùn)練的誤差都趨于平緩，表明預(yù)測(cè)的模型穩(wěn)定性較好。通過(guò)對(duì)比預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練誤差，可以直觀地發(fā)現(xiàn)：加入K-L變換后的訓(xùn)練誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于未經(jīng)過(guò)K-L變換的訓(xùn)練誤差，這是因?yàn)樵诮?jīng)過(guò)K-L變換后的樣本特征之間去除了相關(guān)性，同時(shí)抑制干擾噪聲對(duì)采集數(shù)據(jù)的影響，提高了模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

將FOA-SVM模型與常用的PSO-SVM、GASVM預(yù)測(cè)模型在加入K-L變換前后尋優(yōu)時(shí)間做了對(duì)比，如表3所示，表4為在訓(xùn)練過(guò)程中的部分訓(xùn)練結(jié)果。

3種預(yù)測(cè)模型在經(jīng)過(guò)K-L變換處理后，對(duì)煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的性能得以提升，可見(jiàn)采用K-L變換對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行特征提取很有必要，同時(shí)果蠅算法本身的尋優(yōu)時(shí)間也較短，有利于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的要求。

3.2 預(yù)測(cè)仿真

用后30組數(shù)據(jù)用作驗(yàn)證樣本，采用MATLAB 2014b與LIBSVM工具箱進(jìn)行編程仿真，驗(yàn)證此模型的精確度，各算法的預(yù)測(cè)識(shí)別結(jié)果見(jiàn)表5。圖2為經(jīng)過(guò)K-L變換的的三種預(yù)測(cè)模型的識(shí)別結(jié)果。

表5 模型預(yù)測(cè)性能比較

圖2 3種預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)對(duì)比圖

從表5與圖2中分析知：對(duì)比三種預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度，可以看出本文中采用的果蠅尋優(yōu)算法體現(xiàn)了其優(yōu)越性，同時(shí)也表明FOA-SVM模型在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方面的可行性。通過(guò)上述的分析可知，將K-L與FOA-SVM有機(jī)結(jié)合的方法在對(duì)研究煤與瓦斯突出強(qiáng)度辨識(shí)中可行性較高。

4 結(jié)論

本文將K-L變換、FOA算法和SVM三者有機(jī)結(jié)合，提出基于K-L變換和FOA-SVM相結(jié)合的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型。對(duì)特征向量采用K-L變換處理有效去噪降維，降低預(yù)測(cè)模型的運(yùn)算量；將FOA用于SVM的參數(shù)尋優(yōu)，提高了模型的全局搜索能力和泛化能力。通過(guò)仿真表明本文提出的預(yù)測(cè)模型在對(duì)煤與瓦斯出強(qiáng)度辨識(shí)的準(zhǔn)確度與運(yùn)行時(shí)間均優(yōu)于常用預(yù)測(cè)模型?？傮w分析知，K-L-FOASVM辨識(shí)模型具有可行性，同時(shí)為其他相關(guān)研究領(lǐng)域提供一定的理論指導(dǎo)。

［1］Liu Xianglan，Hu Qianting，Zhao Xusheng，etc.Study on Early Warning System of Coal and Gas Outburst［C］//Conference Anthology，IEEE，2013：1-4.

［2］程?hào)|全，顧鋒.基于可拓模式識(shí)別的煤、與瓦斯突出危險(xiǎn)性分析［J］.安全與環(huán)境學(xué)報(bào)，2012，12（1）：241-243.

［3］彭繼慎，聶苓.DBC優(yōu)化算法在瓦斯突出預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］.計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2014，23（2）：119-122.

［4］胡廣青，姜波，吳胡.基于灰色關(guān)聯(lián)-遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型［J］.中國(guó)煤炭地質(zhì)，2011，23（9）：22-26.

［5］孫霞.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯預(yù)測(cè)［J］.安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，29（3）：229-232.

［6］曲方，安文超，李迎業(yè)，等.基于GRA-SVM方法的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型研究［J］.中國(guó)煤炭，2012，38（11）：102-106.

［7］付華，王馨蕊，王志軍，等.基于PCA和PSO-ELM的煤與瓦斯突出軟測(cè)量研究［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2014，27（12）：1710-1715.

［8］朱志潔，張宏偉，韓軍，等.基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)研究［J］.中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2013，23（4）：45-50.

［9］Cappelli R，Maio D，Maltoni D.Multispace KL for Pattern Representation and Classification［J］.2001，23（9）：977-996.

［10］陳果.基于遺傳算法的支持向量機(jī)時(shí)間序列預(yù)測(cè)優(yōu)化［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2006，27（9）：1080-1084.

［11］Krishna Satya Varma M，Rao Dr N K K，Raju K K，et al.Pixelbased Classification Using Support Vector Machine Classifier［C］//IEEE 6th International Conference on Advanced Computing，2016：51-55.

［12］Guangyi Chen，Tien D Bui，AdamKrzyz?ak.Sparse Support Vector Machine for Pattern Recognition［J］.Concurrency and Computation：Practice and Experience，2015，28（7）：2261-2273.

［13］Pan W T.A New Fruit Fly Optimization Algorithm：Taking Thefinancial Distress Model as an Example［J］.Knowledge-Based-Systems，2012，26：69-74.

［14］Jia Dongqin，Shi Buhua.Based on the FOA Algorithm Research of Ocean-Going Vessels Economy Speed［J］.International Conference on Electrical&Electronics Engineering，2013（8）：472-476.

［15］Yin Lüjiang，Li Xinyu，Gao Liang，et al.A New Improved Fruit Fly Optimization Algorithm for Traveling Salesman Problem［C］//8th International Conference on Advanced Computational Intelligence Chiang Mai，Thailand；February 14-16，2016：55-60.

［16］石志標(biāo)，苗瑩.基于FOA-SVM的汽輪機(jī)振動(dòng)故障診斷［J］.振動(dòng)與沖擊，2014，33（22）：111-114.

［17］王雨虹，付華，張洋.基于KPCA和CIPSO-PNN的煤與瓦斯突出強(qiáng)度辨識(shí)模型［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2015，28（2）：271-276.

［18］謝國(guó)民，丁會(huì)巧，付華，等.基于FRA與GA-ELM的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)研究［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2015，28（11）：1670-1674.

謝國(guó)民（1969-），男，遼寧阜新人，博士，副教授，研究生導(dǎo)師。主要從事工業(yè)自動(dòng)化和智能檢測(cè)及控制方面的研究工作，Lngdxgm@163.com；

單敏柱（1989-），男，河北張家口人，碩士研究生。主要研究控制理論與控制工程，shanminzhushr@163.com。

Coal and Gas Outburst Intensity Prediction of FOA-SVM Model and Application*

XIE Guomin1*，SHAN Minzhu1，LIU Ming2
（1.College of Electrical and Control Engineering，Liaoning Technical University，Huludao Liaoning125105，China2.Count Department of Liaoning Chaoyang Teachers College，Chaoyang Liaoning122000,China）

In order to accurately identify the coal and gas outburst，this paper proposes a prediction method based on the combination of the fruit fly optimization algorithm（FOA）and the support vector machine（SVM）.Firstly，through Karhunen-Loève transform（K-L transform）to extract features，this can reduce the dimension of feature vectors and the amount of computation；the samples through K-L transform are the FOA-SVM model’s input，by FOA globally searching the best parameter combination for the prediction model.The training and simulation results show that the proposed method has the characteristics of simple design，high accuracy and strong generalization ability，which provides theoretical support for the coal mine disaster prediction.

coal and gas outburst；Karhunen-Loève transform；support vector machine；feature extraction；fruit fly optimization algorithm

TP183；TP212

A

1004-1699（2016）12-1941-06

??7230

10.3969/j.issn.1004-1699.2016.12.027

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51274118）；遼寧省教育廳基金項(xiàng)目（UPRP20140464）

2016-03-29修改日期：2016-08-30