本文選題：GA-SVM　切入點(diǎn)：大采深　出處：《煤炭技術(shù)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在收集大采深條件下底板破壞數(shù)據(jù)樣本基礎(chǔ)上,充分發(fā)揮遺傳-支持向量機(jī)在小樣本環(huán)境下具有分類強(qiáng)、適應(yīng)度好的特點(diǎn),構(gòu)建大采深條件下底板破壞深度與開采深度、煤層傾角、煤層開采厚度、工作面長(zhǎng)度、底板抗破壞能力和斷層或破碎帶之間的非線性模型,采用"留一下驗(yàn)證法"驗(yàn)證該模型的泛化度,經(jīng)驗(yàn)證該模型具有很強(qiáng)的泛化度。
[Abstract]:On the basis of collecting the data samples of floor damage under the condition of large mining depth, the genetic support vector machine (GSVM) has the characteristics of strong classification and good adaptability under the condition of small sample, so as to construct the damage depth and mining depth of floor under the condition of large mining depth. The nonlinear model between inclined angle of coal seam, mining thickness of coal seam, working face length, floor resistance ability and fault or broken zone is verified by "stay verification method", and it is proved that the model has strong generalization.
【作者單位】： 山東科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;山東科技大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41572244) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20133718110004) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2015DM013) 泰山學(xué)者建設(shè)工程專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助
【分類號(hào)】：TD327.3;TD745.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1647670