本文選題：突水點(diǎn)　切入點(diǎn)：遺傳-支持向量回歸機(jī)　出處：《中國(guó)煤炭》2017年06期

【摘要】：在收集肥城煤田封堵突水點(diǎn)資料基礎(chǔ)上,分析了影響注漿量的主要因素是突水水壓、突水量、封堵過(guò)水通道長(zhǎng)度、注漿壓力等,借助智能算法自動(dòng)獲取支持向量機(jī)最佳參數(shù)的優(yōu)點(diǎn),優(yōu)化支持向量機(jī)回歸分析能力,建立GA-SVR非線性模型和PSO-SVR非線性模型,并通過(guò)實(shí)際工程對(duì)封堵突水點(diǎn)注漿量做出預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)比實(shí)際注漿預(yù)測(cè)結(jié)果,得出PSO-SVR模型預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確,但預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)性偏大,GA-SVR預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)穩(wěn)定,但預(yù)測(cè)結(jié)果誤差相對(duì)偏大的特點(diǎn)。因此提出在進(jìn)行注漿量預(yù)測(cè)時(shí),采取兩種模型同時(shí)進(jìn)行注漿量預(yù)測(cè),取其區(qū)間值,實(shí)現(xiàn)又快又好又經(jīng)濟(jì)地封堵突水點(diǎn)。
[Abstract]:In the collection of Feicheng coalfield plugging water inrush based on the data analysis, the main factors influencing the quantity of grouting is water inrush water, water inrush, plugging water passage length, grouting pressure, automatically obtain the advantages of support vector machine with optimal parameters of intelligent algorithm, optimization of support vector machine regression analysis, nonlinear model and establishment of GA-SVR PSO-SVR nonlinear model, and to block the water inrush quantity of grouting is predicted through practical engineering. By comparing the actual grouting forecast results, it was found that the PSO-SVR model prediction results are relatively accurate prediction results, but the volatility is too large, the GA-SVR prediction results are relatively stable, but the prediction error is relatively big results. Therefore propose the grouting quantity prediction at the same time, take two models of grouting volume prediction, the interval value, to achieve rapid and economical plugging water bursting point.

【作者單位】： 山東科技大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;山東科技大學(xué)資源與土木工程學(xué)院;山東能源新礦集團(tuán)內(nèi)蒙能源長(zhǎng)城一號(hào)煤礦;山東能源肥城礦業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司;
【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(zhuān)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(zhuān)項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TD745.2

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1693493