基于遺傳算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的礦工疲勞程度識別模型

摘要： 為精準識別礦工疲勞程度，減少因疲勞引發(fā)的煤礦人因事故，提出了一種基于遺傳算法(GA)優(yōu)化最小二乘支持向量機(LSSVM)的礦工疲勞程度識別模型。首先，通過疲勞誘發(fā)試驗采集礦工心電數(shù)據(jù)，利用Friedman檢驗優(yōu)選礦工疲勞程度的特征指標；然后，采用主成分分析法對選取的特征指標進行降維處理，建立表征礦工疲勞程度的特征集；在此基礎(chǔ)上，利用遺傳算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建...