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為提髙瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確率和效率，在極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建預(yù)測模型ACFA-ELI釆用核線性鑒別分析（KLDA）對瓦斯突出樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征抽取，利用代價(jià)敏感思想修正ELM適應(yīng)度函數(shù)，同時(shí)將Tent混沌搜索和自適應(yīng)算子引入花朵授粉算法（FPA）中，優(yōu)化ELM的初始輸入權(quán)值和閾值，從而提高對瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于經(jīng)典的SVM、BP和BM單一預(yù)測模型以及改進(jìn)的 FPA-ELM和PSO-BLM復(fù)合預(yù)測模型， ACFPA-ELM模型在瓦斯突出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確率、預(yù)測一致性以及運(yùn)行效率方面均具有明顯的優(yōu)勢。
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