基于WT-KPCA-SVR耦合模型的瓦斯涌出量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于WT-KPCA-SVR耦合模型的瓦斯涌出量预测方法，包括：首先进行数据准备，采集瓦斯涌出量监测数据及相应的因素，利用小波变换提取瓦斯涌出量子序列，分离出趋势项子序列和波动项子序列；利用灰色关联分析法确定各子序列的影响因素，对各子序列影响因素进行核主成分降维，重构各子序列的主成分；然后以各子序列的重构主成分与瓦斯涌出量各子序列值组成样本集，利用训练样本分别建立趋势项子序列和波动项子序列的支持向量机回归模型，将两个模型进行合成，得到瓦斯涌出量最终预测模型，利用检验样本进行模型精度检验，检验合格则可应用模型。本发明设计原理可靠，预测方法简单，预测精度高，预测环境友好。