發(fā)布時間：2018-06-18 05:28

  本文選題：安全工程 + 煤與瓦斯突出��； 參考：《資源開發(fā)與市場》2015年02期

【摘要】：為了對煤與瓦斯突出進行有效預(yù)測,將遺傳算法和支持向量機相結(jié)合,提出煤與瓦斯突出預(yù)測的GA-SVM模型。以我國典型的煤與瓦斯突出煤礦15個實例為樣本,以交叉驗證準確率作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù),搜索得到徑向基核SVM最優(yōu)懲罰因子C=28.8786、寬度函數(shù)σ=0.16508,利用最優(yōu)參數(shù)建立煤與瓦斯突出預(yù)測GA-SVM模型進行預(yù)測,結(jié)果與實際完全一致。應(yīng)用該模型對云南恩洪煤礦8個突出實例進行預(yù)測,并與單項指標法、綜合指標法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較。研究結(jié)果表明,煤與瓦斯突出預(yù)測GA-SVM模型具有較高的可靠性和精確性,能對煤與瓦斯突出進行有效預(yù)測。
[Abstract]:In order to effectively predict coal and gas outburst, a GA-SVM model for coal and gas outburst prediction is proposed by combining genetic algorithm and support vector machine. Taking 15 typical coal and gas outburst coal mines in China as samples, the accuracy rate of cross-validation is taken as the fitness function of genetic algorithm. The radial basis function kernel SVM optimal penalty factor Cn28.8786 and the width function 蟽 0.16508 are obtained. The GA-SVM model of coal and gas outburst prediction is established by using the optimal parameters, and the results are in good agreement with the actual situation. The model is used to predict 8 outburst cases in Yunnan-Enhong Coal Mine, and compared with single index method, comprehensive index method and BP neural network. The results show that the GA-SVM model for coal and gas outburst prediction has high reliability and accuracy and can effectively predict coal and gas outburst.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學礦業(yè)學院;
【基金】：國家自然科學基金(編號:51204086)
【分類號】：TD713

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2034323