为提高瓦斯突出风险预测的准确率和效率,在极限学习机（ELM）模型的基础上构建预测模型ACFPA-ELM。采用核线性鉴别分析（KLDA）对瓦斯突出样本数据进行特征抽取,利用代价敏感思想修正ELM适应度函数,同时将Tent混沌搜索和自适应算子引入花朵授粉算法（FPA）中,优化ELM的初始输入权值和阈值,从而提高对瓦斯突出风险的预测能力。实验结果表明,相较于经典的SVM、BP和ELM单一预测模型以及改进的FPA-ELM和PSO-ELM复合预测模型,ACFPA-ELM模型在瓦斯突出风险预测的准确率、预测一致性以及运行效率方面均具有明显的优势。
