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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及矿井智能通风技术领域，具体为一种基于巷道断面传感器数据的平均风量预测方法及系统，该方法包括如下步骤：依据井下多类型巷道断面风速数据获得巷道平均风量数据样本；设置自适应调整惯性权重因子和学习因子异步改进模型；基于自适应调整惯性权重因子和学习因子异步改进模型对粒子群算法进行优化，并得到粒子群优化算法模型；根据粒子群优化算法模型构建支持向量机模型，利用支持向量机模型获得巷道断面平均风量预测模型；通过巷道平均风量数据样本对巷道断面平均风量预测模型进行训练，利用训练后预测模型预测巷道断面的平均风量。本发明基于巷道断面风量分布的影响因素参数及对应数据，实现巷道平均风量的智能化预测。
主权项：1.一种基于巷道断面传感器数据的平均风量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：依据井下多类型巷道断面风速数据获得巷道平均风量数据样本；设置自适应调整惯性权重因子和学习因子异步改进模型；基于所述自适应调整惯性权重因子和所述学习因子异步改进模型对粒子群算法进行优化，并得到粒子群优化算法模型；根据所述粒子群优化算法模型构建支持向量机模型，利用所述支持向量机模型获得巷道断面平均风量预测模型；通过所述巷道平均风量数据样本对所述巷道断面平均风量预测模型进行训练，利用训练之后的巷道断面平均风量预测模型预测巷道断面的平均风量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于巷道断面传感器数据的平均风量预测方法及系统
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