本文關(guān)鍵詞：基于SVM的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 煤與瓦斯突出是引發(fā)煤礦重大惡性事故的隱患,在防突治理方面,如何提高瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)的精度,使防突措施減少盲目性,增強(qiáng)針對(duì)性的研究工作是有實(shí)用意義的。 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)問(wèn)題是一個(gè)受多種因素綜合影響的復(fù)雜的、非線性的、高維問(wèn)題,傳統(tǒng)的方法往往難以奏效,尋求一種有效的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法一直是煤礦地質(zhì)工作者積極探索的研究方向。 本文在分析了煤與瓦斯突出機(jī)理和影響因素的基礎(chǔ)上,把統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的最新方法—支持向量機(jī),應(yīng)用于煤與瓦斯突出的預(yù)測(cè)中,為解決礦井瓦斯突出預(yù)測(cè)問(wèn)題提供了一條新途徑。 本文主要開(kāi)展了以下幾個(gè)方面的工作:首先了解了煤與瓦斯突出機(jī)理;分析了與瓦斯突出相關(guān)的各個(gè)影響因素,對(duì)基于支持向量機(jī)的幾種多分類(lèi)方法的性能進(jìn)行研究和比較;接著采用“一對(duì)一”機(jī)制,對(duì)現(xiàn)有分類(lèi)經(jīng)典算法從分類(lèi)級(jí)別上進(jìn)行改進(jìn),并運(yùn)用MATLAB語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)了本預(yù)測(cè)模型所需的多類(lèi)支持向量機(jī)算法。最終根據(jù)研究區(qū)的自然地理情況,利用網(wǎng)格搜索法和交叉確認(rèn)法確定輸入因子,選取合適的核函數(shù)和核參數(shù),構(gòu)建了煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型,并完成預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),結(jié)果與多種預(yù)測(cè)算法相比較,該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高,表明本文所用的支持向量機(jī)用于煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的方法是可行的,將為進(jìn)一步探索切實(shí)有效的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法提供一定的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：支持向量機(jī) 多類(lèi)分類(lèi) 預(yù)測(cè) 煤與瓦斯突出 預(yù)警模型
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類(lèi)號(hào)】：TD713
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 問(wèn)題的提出9-10
• 1.2 論題的研究意義10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外煤與瓦斯突出的概況11-12
• 1.3.1 國(guó)外煤與瓦斯突出的概況11
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)煤與瓦斯突出的概況11-12
• 1.4 國(guó)內(nèi)外煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀12-17
• 1.4.1 國(guó)內(nèi)外研究瓦斯突出預(yù)測(cè)的概況12-13
• 1.4.2 國(guó)內(nèi)目前常用的瓦斯突出預(yù)測(cè)方法13-17
• 1.5 存在的問(wèn)題17-18
• 1.6 本文的主要研究工作18-19
• 2 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的影響因素分析19-24
• 2.1 概述19
• 2.2 煤與瓦斯突出的機(jī)理19-20
• 2.3 煤與瓦斯突出的基本規(guī)律20-21
• 2.4 影響瓦斯突出的因素21-23
• 2.4.1 圍巖條件21
• 2.4.2 煤層煤質(zhì)特征21-22
• 2.4.3 地質(zhì)構(gòu)造條件22
• 2.4.4 煤體結(jié)構(gòu)22
• 2.4.5 煤層埋藏深度22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 3 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)簡(jiǎn)介24-32
• 3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論背景24-26
• 3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題24
• 3.1.2 VC 維理論和推廣性的界24-25
• 3.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化25-26
• 3.2 支持向量機(jī)的發(fā)展及應(yīng)用26-30
• 3.2.1 支持向量機(jī)的理論依據(jù)26-27
• 3.2.2 支持向量機(jī)原理27-28
• 3.2.3 支持向量機(jī)的基本思想28-29
• 3.2.4 支持向量分類(lèi)機(jī)方法在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用29-30
• 3.3 常見(jiàn)分類(lèi)方法的簡(jiǎn)介30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 4 支持向量機(jī)在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)中的應(yīng)用32-58
• 4.1 支持向量機(jī)多分類(lèi)機(jī)制比較32-39
• 4.1.1 多個(gè)兩類(lèi)分類(lèi)器組合法32-34
• 4.1.2 層次型兩類(lèi)分類(lèi)器組合法34-39
• 4.1.3 一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題一次性合并法39
• 4.2 一對(duì)一機(jī)制的多類(lèi)分類(lèi)算法的快速實(shí)現(xiàn)39-40
• 4.3 支持向量機(jī)在瓦斯突出預(yù)測(cè)中應(yīng)用的可行性分析40-41
• 4.4 支持向量機(jī)的瓦斯突出預(yù)測(cè)模型41-42
• 4.5 預(yù)測(cè)模型影響因子的選擇與處理42-46
• 4.5.1 影響因子的介紹42-45
• 4.5.2 影響因子的選取及預(yù)處理45-46
• 4.6 預(yù)測(cè)模型中參數(shù)的選擇46-53
• 4.6.1 特征選擇46-47
• 4.6.2 核函數(shù)的選擇及參數(shù)的確定47-53
• 4.7 預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果分析53-57
• 4.7.1 預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)步驟53-55
• 4.7.2 預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果55
• 4.7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析55-56
• 4.7.4 支持向量機(jī)方法與其預(yù)測(cè)方法的比較56-57
• 4.8 本章小結(jié)57-58
• 5 結(jié)論58-60
• 5.1 工作總結(jié)與認(rèn)識(shí)58-59
• 5.2 存在的問(wèn)題與展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 附錄64

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 高衛(wèi)東;;Fisher判別法在煤與瓦斯突出危險(xiǎn)程度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2010年10期

  本文關(guān)鍵詞：基于SVM的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：492268