【瓦斯预测】基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab实现-优快云博客

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本文提出了一种基于生物地理学算法优化的卷积神经网络结合支持向量机的瓦斯数据回归预测方法，通过实验展示了其在提高预测精度和鲁棒性方面的优势，为煤矿瓦斯治理提供了有效工具。

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🔥 内容介绍

摘要：

瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节，对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机（BBO-CNN-SVM）的瓦斯数据回归预测方法。该方法首先利用生物地理学算法优化卷积神经网络的参数，然后将优化后的卷积神经网络与支持向量机相结合，构建瓦斯数据回归预测模型。实验结果表明，该方法能够有效提高瓦斯数据回归预测的精度和鲁棒性。

关键词：

瓦斯数据回归预测；生物地理学算法；卷积神经网络；支持向量机

1. 引言

瓦斯是煤矿生产过程中产生的有害气体，其主要成分为甲烷（CH4）。瓦斯具有易燃易爆的特性，对煤矿安全生产构成严重威胁。因此，对煤矿瓦斯进行监测和预测，对于煤矿安全生产具有重要意义。

瓦斯数据回归预测是煤矿瓦斯监测和预测的重要环节。瓦斯数据回归预测是指根据历史瓦斯数据，预测未来一段时间内的瓦斯浓度。瓦斯数据回归预测的精度和鲁棒性直接影响煤矿瓦斯治理的有效性。

2. 基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机（BBO-CNN-SVM）的瓦斯数据回归预测方法

本文提出了一种基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机（BBO-CNN-SVM）的瓦斯数据回归预测方法。该方法首先利用生物地理学算法优化卷积神经网络的参数，然后将优化后的卷积神经网络与支持向量机相结合，构建瓦斯数据回归预测模型。

2.1 生物地理学算法

生物地理学算法（BBO）是一种基于生物地理学原理的优化算法。BBO算法模拟生物在自然界中的生存和繁衍过程，通过种群的迭代进化，寻找最优解。

BBO算法的基本原理如下：

初始化种群。种群由一组个体组成，每个个体代表一个可能的解决方案。
计算个体的适应度。适应度函数是衡量个体优劣的标准。
选择个体。根据个体的适应度，选择出最优的个体进入下一代种群。
变异和交叉。对选出的个体进行变异和交叉操作，产生新的个体。
重复步骤2-4，直到达到终止条件。

2.2 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它能够从数据中提取特征。CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成。

卷积层是CNN的核心层，它能够提取数据中的局部特征。池化层是CNN中用于减少数据维度的层，它能够降低计算复杂度。全连接层是CNN中用于分类或回归的层，它能够将提取的特征映射到输出结果。

2.3 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，它能够用于分类和回归。SVM的基本原理是将数据映射到高维空间，然后在高维空间中找到一个超平面，使超平面能够将数据正确地分类或回归。

2.4 BBO-CNN-SVM瓦斯数据回归预测模型

BBO-CNN-SVM瓦斯数据回归预测模型的训练过程如下：

初始化种群。种群由一组CNN个体组成，每个CNN个体代表一个可能的解决方案。
计算每个CNN个体的适应度。适应度函数是衡量CNN个体优劣的标准。
选择CNN个体。根据CNN个体的适应度，选择出最优的CNN个体进入下一代种群。
变异和交叉。对选出的CNN个体进行变异和交叉操作，产生新的CNN个体。
重复步骤2-4，直到达到终止条件。
将优化后的CNN与支持向量机相结合，构建瓦斯数据回归预测模型。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);