【摘要】：為了解決礦井涌水量預(yù)測(cè)難題,在Grid-Search_PSO優(yōu)化SVM參數(shù)的基礎(chǔ)上,采用SVM非線性回歸預(yù)測(cè)法,對(duì)大海則煤礦1999~2008年7月份的礦井涌水量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。分析對(duì)比SVM回歸預(yù)測(cè)法和ARIMA時(shí)間序列預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)結(jié)果的數(shù)據(jù)誤差,發(fā)現(xiàn)SVM回歸法預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的偏差比ARIMA時(shí)間序列法要小很多。可見在影響礦井涌水量各種因素值具備的情況下,SVM非線性回歸預(yù)測(cè)所建立的模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)礦井的涌水量,在礦井安全生產(chǎn)中具有很大的應(yīng)用價(jià)值。

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2555060