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基于网格搜索-支持向量机的采场顶板稳定性预测

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:0
摘 要:为准确、快速地预测采场顶板稳定性(SRS),建立基于支持向量机(SVM)理论的SRS评价法。考虑煤-岩石介质与环境条件和工程因素,研究岩石单轴抗压强度、岩石质量指标(RQD)、煤体抗压强度、顶板水文状况和工作面月推进速度对SRS的影响。建立
  • 【题 名】基于网格搜索-支持向量机的采场顶板稳定性预测
  • 【作 者】郭超 宋卫华 魏威
  • 【机 构】辽宁工程技术大学矿业学院 辽宁阜新123000 中南大学资源与安全工程学院 湖南长沙410083
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2014年 第8期 31-36页 共6页
  • 【关键词】采场顶板稳定性(SRS) 支持向量机(SVM) 网格搜索法(GSM) 10折交叉确认 预测
  • 【文 摘】为准确、快速地预测采场顶板稳定性(SRS),建立基于支持向量机(SVM)理论的SRS评价法。考虑煤-岩石介质与环境条件和工程因素,研究岩石单轴抗压强度、岩石质量指标(RQD)、煤体抗压强度、顶板水文状况和工作面月推进速度对SRS的影响。建立SRS识别的SVM模型。为提高预测模型的泛化能力和预测精度,利用网格搜索法(GSM)及10折交叉确认寻优方法对SVM模型的参数进行优化。用该模型对5组待判工程实例进行判别。研究结果表明,模型训练样本10折交叉确认准确率达91.3%,对测试样本识别正确率为80%,识别结果与实际较吻合。
 
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  • (1) 采场顶板稳定性(SRS),支持向量机(SVM),网格搜索法(GSM),10折交叉确认,预测
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