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中國(guó)礦業(yè)大學(xué)安全科學(xué)與應(yīng)急管理研究院院長(zhǎng)李爽教授團(tuán)隊(duì)的學(xué)術(shù)論文 Prediction of coal spontaneous combustion temperature based on improved grey wolf optimizer algorithm and support vector regression 被能源領(lǐng)域頂級(jí)期刊Fuel錄用。Fuel由Elsevier出版，主要發(fā)表能源和燃料方面的原創(chuàng)性研究成果，是國(guó)際公認(rèn)的能源領(lǐng)域頂級(jí)期刊，最新影響因子8.035，中科院最新SCI分區(qū)顯示該期刊為工程技術(shù)類(lèi)1區(qū)TOP期刊。
本研究針對(duì)傳統(tǒng)煤自燃溫度預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度不足的問(wèn)題，提出一種基于非線性參數(shù)控制、動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重以及灰狼社會(huì)層次的改進(jìn)灰狼優(yōu)化支持向量回歸煤自燃溫度預(yù)測(cè)模型。改進(jìn)后的灰狼算法具有更強(qiáng)的全局搜索能力、較快的收斂速度和較好的穩(wěn)定性，所提出的預(yù)測(cè)模型在準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面均具有較強(qiáng)優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)槊旱V煤自燃火災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警提供較好的決策參考。
來(lái)源：中國(guó)礦大安全科學(xué)與應(yīng)急管理研究
