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申请/专利权人：辽宁大学
摘要：一种RFM网络的矿震预测方法，其步骤为：1将原始矿震数据按照7:3的比例划分训练集和测试集；2使用改进的人工兔优化算法IARO对训练集所需的VMD的模态分量个数K和惩罚因子α这两个参数进行寻优；3对训练集的矿震数据进行VMD分解：在得到步骤2中的最优的K和α的组合后，使用VMD对矿震时间序列进行分解，分解后的数据包含多个规律性较强的IMF分量；4将步骤3分解后的数据输入到RFM网络中进行训练；5再次使用IARO对测试集的数据进行参数寻优并进行VMD分解，将分解后的数据输入到训练好的模型之中进行测试，得到矿震预测结果。本发明通过上述方法，提供了一种能够提高矿震预测的准确性和可靠性的RFM网络的矿震预测方法。
主权项：1.一种RFM网络的矿震预测方法，其特征在于，其步骤为：1将原始矿震数据按照7:3的比例划分训练集和测试集；2使用改进的人工兔优化算法IARO对训练集所需的VMD的模态分量个数K和惩罚因子α这两个参数进行寻优；3对训练集的矿震数据进行VMD分解：在得到步骤2中的最优的K和α的组合后，使用VMD对矿震时间序列进行分解，分解后的数据包含多个规律性较强的IMF分量；4将步骤3分解后的数据输入到RFM网络中进行训练；5再次使用IARO对测试集的数据进行参数寻优并进行VMD分解，将分解后的数据输入到训练好的模型之中进行测试，得到矿震预测结果。
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权利要求：
百度查询： 辽宁大学 一种RFM网络的矿震预测方法
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