瓦斯突出等级预测模型

针对瓦斯突出等级评判方法预测准确度低的问题，提出一种基于拉普拉斯特征映射算法（LE）和改进的乌鸦搜索算法（ICSA）优化核极限学习机（KELM）的瓦斯突出预测模型。利用LE算法对瓦斯突出数据进行非线性降维，消除变量间的相互重叠；引入Tent扰动序列、自适应步长和自适应感知概率改进传统的乌鸦搜索算法（CSA），有效避免算法陷入局部最优，提高算法的收敛性能；采用ICSA算法对KELM的相关参数进行寻优，建立基于LE和ICSA-KELM的瓦斯突出等级评判模型。经过对比试验表明，该模型能够有效提高预测准确率。