基于极限学习机的采煤机功率预测算法研究
丁华1
常琦1
杨兆建1
刘建成2
1.太原理工大学机械工程学院,山西太原030024;煤矿综采装备山西省重点实验室,山西太原0300242.太原理工大学机械工程学院,山西太原030024;School of Engineering and Computer Science,University of the Pacific,Stockton,CA 95211,United States
摘要：为减少对领域专家的过分依赖,实现企业专家经验知识的继承,面向采煤机方案设计中总体技术参数的确定过程,结合采煤机条件属性与决策属性间的映射关系,提出了基于极限学习机的采煤机功率预测模型.采用遗传算法选定最佳隐层神经元个数,利用递进方式比选确定激励函数,随机产生输入权值及隐元偏置,由此计算隐层节点输出矩阵、隐层与输出层连接权重,进而完成建模与优化.模型可根据用户输入的不同原始设计条件输出采煤机功率的预测值.选用某煤机企业的实例数据进行算例分析,将其与基于支持向量机回归预测模型进行对比,实验结果表明,ELM模型可实现600 ms内完成单次功率预测,预测值与真实值平均相对误差在2.5％以内.其预测精度优于SVM模型,且在学习速度方面优势明显,推理效率显著提高.
关键词：采煤机功率预测极限学习机支持向量机模型推理
分类号：TD421.6(矿山机械)
资助基金：教育部国家留学基金(201406935030)山西省科技重大专项(20111101040)企业技术开发资助项目(143060430-J)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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