| 基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究 |
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| 引用本文： | 徐树媛,张永波,孙灏东,胡晓兵.基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究[J].安全与环境学报,2021,21(5):2022-2029. |
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| 作者姓名： | 徐树媛 张永波 孙灏东 胡晓兵 |
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| 作者单位： | 太原理工大学水利科学与工程学院,太原030024;山西省煤炭地质局,太原030006;山西省煤炭地质114勘查院,山西长治046011 |
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| 摘 要： | 为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模型类型与不同核函数组合的4种支持向量回归模型;采用PSO算法对模型参数进行优化,并对4组模型预测结果进行分析比较.结果表明,基于RBF核ε-SVR预测模型在预测精度、拟合效果与训练效率等方面优于其他3组模型.通过对PSO算法优化的RBF核ε-SVR模型与传统经验公式的预测效果进行综合比较和讨论,可得支持向量回归模型在现代化开采条件下预测准确率更高,可为矿井安全开采与资源综合开发提供依据.
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| 关 键 词： | 安全工程 支持向量机 回归 粒子群算法 导水裂隙带 径向基函数 预测模型 |
Predictable testing and determination of the height of the fractured water-conducting zone based on the ε-SVR model via the RBF kernel function |
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| XU Shu-yuan,ZHANG Yong-bo,SUN Hao-dong,HU Xiao-bing.Predictable testing and determination of the height of the fractured water-conducting zone based on the ε-SVR model via the RBF kernel function[J].Journal of Safety and Environment,2021,21(5):2022-2029. |
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| Authors: | XU Shu-yuan ZHANG Yong-bo SUN Hao-dong HU Xiao-bing |
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