王馨蕊
- 作品数：6 被引量：47H指数：4
- 供职机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅基金辽宁省科技厅科技攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于改进接收信号强度指示的四面体模型井下定位研究
- 2015年
- 针对现有节点定位算法精度和覆盖率低、能耗高等问题,提出一种基于四面体模型的无线传感器网络节点定位算法。根据改进的接收信号强度指示算法测定未知节点与信标节点的距离,找到与未知节点最近的4个信标节点构成空间四面体,通过空间四面体的体积坐标换算得出未知节点的位置信息,从而实现节点定位。将该算法应用于煤矿井下的节点定位,通过与基于投影模型的井下节点定位算法的实验仿真对比表明,该算法具有更高的定位精度和定位覆盖率,更低的节点能耗和网络成本开销。
- 杨本臣王翠琴王馨蕊
- 关键词：无线传感器网络能耗
- 基于FRS与GA-ELM的煤与瓦斯突出预测研究被引量：8
- 2015年
- 针对煤与瓦斯突出发生内在机理复杂性、致突因素与突出事件之间模糊性导致预测精度不高这一问题,提出将模糊粗糙集理论(FRS)结合改进的极端学习机(ELM)进行煤与瓦斯突出预测。通过FRS信息约简理论降低致突因素原始数据属性维度,提取出致突辅助因素,与主要因素共同作为ELM网络神经元输入,利用遗传算法(GA)对极端学习机网络输入权值、隐含层阈值进行优化,建立GA-ELM预测模型,模型输出为煤与瓦斯突出强度预测结果。经过模型训练和试验验证,该模型泛化能力强、预测精度高、收敛速度明显加快。
- 谢国民丁会巧付华王馨蕊
- 关键词：煤与瓦斯突出模糊粗糙集遗传算法极端学习机
- 基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究被引量：4
- 2015年
- 为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行之有效的方法。并用CSO算法对RVM瓦斯涌出量预测模型的核函数权重p和高斯核参数σ快速寻优。利用矿井无线传感器网络检测到的各项历史数据试验。结果表明,相比BP、SVM算法,该耦合模型有效提高了预测精度,具有更好的泛化能力,为矿井瓦斯预测提供理论支持。
- 付华任仁王雨虹王馨蕊单敏柱
- 关键词：瓦斯涌出量预测组合核函数信息融合
- 基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测被引量：12
- 2014年
- 针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。
- 付华王馨蕊杨本臣王志军屠乃威王雨虹徐耀松
- 关键词：无线传感网络瓦斯涌出量预测
- 基于PCA和PSO-ELM的煤与瓦斯突出软测量研究被引量：31
- 2014年
- 针对煤与瓦斯突出预测效率和准确率不高这一问题,提出将主成分分析(PCA)法与改进的极端学习机(PSO-ELM)相结合的方法对煤与瓦斯突出进行预测。根据某煤矿地质动力区划方法,在划分活动断裂,岩体应力计算等工作基础上获取影响突出的相关数据;通过主成分分析法对原始数据进行降维处理,消除变量间的线性相关性;利用粒子群算法(PSO)对极端学习机(ELM)的输入权值和隐层阈值进行优化,建立PSO-ELM预测模型,将提取的主成分作为该模型的输入,煤与瓦斯突出强度作为模型输出。实验结果表明,该方法的预测精度高、结构简化,具有较强的泛化性能力强。
- 付华王馨蕊王志军王雨虹屠乃威徐耀松
- 关键词：煤与瓦斯突出软测量粒子群优化算法极端学习机
