【摘要】：為準(zhǔn)確預(yù)測沖擊地壓危險性,提出一種優(yōu)化Bagging算法動態(tài)集成的最小二乘支持向量機(LSSVM)的預(yù)測模型。在設(shè)計和優(yōu)化Bagging-LSSVM模型流程的基礎(chǔ)上,引入經(jīng)典分類數(shù)據(jù)集,驗證模型的可行性,并通過試驗得出實現(xiàn)模型最優(yōu)分類條件下的基分類模型數(shù)的最小值。綜合考慮沖擊地壓的主要影響因素,確定其評判指標(biāo);以重慶硯石臺煤礦的35組實測數(shù)據(jù)為試驗樣本,利用核主成分分析(KPCA)消除指標(biāo)間的相關(guān)性,對比分析樣本數(shù)據(jù)處理前后應(yīng)用模型的預(yù)測效果;比較優(yōu)化Bagging-LSSVM模型、優(yōu)化Bagging-SVM模型和LSSVN模型預(yù)測沖擊地壓危險性的準(zhǔn)確率。結(jié)果表明:經(jīng)KPCA處理后的樣本相較于原始樣本,其應(yīng)用于優(yōu)化Bagging-LSSVM模型的預(yù)測準(zhǔn)確率更高,耗時更少;且優(yōu)化Bagging-LSSVM模型預(yù)測沖擊地壓危險性的準(zhǔn)確率高于其他模型。
[Abstract]:In order to accurately predict the risk of rock burst, a prediction model of (LSSVM) based on least squares support vector machine (LS-SVM), which optimizes the dynamic integration of Bagging algorithm, is proposed. Based on the design and optimization of Bagging-LSSVM model flow, the classical classification data set is introduced to verify the feasibility of the model, and the minimum value of the number of base classification models under the optimal classification conditions is obtained through experiments. Considering the main influencing factors of impact ground pressure, the evaluation index is determined. Taking 35 groups of measured data of Yanshitai coal mine as experimental samples, the correlation between (KPCA) elimination indexes was analyzed by using kernel principal component analysis, and the prediction results of the model before and after sample data processing were compared and analyzed. Compare the accuracy of optimized Bagging-LSSVM model, optimized Bagging-SVM model and LSSVN model in predicting rock burst hazard. The results show that compared with the original samples, the sample processed by KPCA has higher prediction accuracy and less time consuming when applied to optimize the Bagging-LSSVM model, and the accuracy of the optimized Bagging-LSSVM model is higher than that of other models.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(71371091) 遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長計劃項目(LJQ2012027)
【分類號】：TD324

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本文編號：2421144