本文關(guān)鍵詞：基于PCA-GA-LSSVR的工作面涌水量預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 主成分分析 支持向量回歸 遺傳算法 預(yù)測(cè)

【摘要】：聯(lián)合采用主成分分析法、遺傳算法、最小二乘支持向量回歸算法對(duì)工作面涌水量進(jìn)行定量預(yù)測(cè),建立基于主成分分析-遺傳-最小二乘支持向量回歸(PCA-GA-LSSVR)模型進(jìn)行工作面涌水量預(yù)測(cè),避免了變量間相互干擾,簡(jiǎn)化變量個(gè)數(shù),提高了計(jì)算速度和精度。
【作者單位】： 山東科技大學(xué)礦業(yè)與安全工程學(xué)院;礦山災(zāi)害預(yù)防與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(培育基地);
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 支持向量回歸 遺傳算法 預(yù)測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41472281)
【分類號(hào)】：TD742
【正文快照】： 0引言工作面回采過程中產(chǎn)生斷裂構(gòu)造易導(dǎo)通含水層使含水層中水涌入工作面,造成工作面突水。而采煤工作面涌水是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題,其影響因素較多且要獲得影響工作面涌水量相對(duì)同步的樣本數(shù)據(jù)比較困難,加之現(xiàn)有獲取的測(cè)試樣本數(shù)據(jù)較少,因此,工作面涌水量預(yù)測(cè)是一個(gè)典型的小

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