本文關(guān)鍵詞：基于SVM的煤與瓦斯突出預測模型研究，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性預測的精度,使防突措施減少盲目性,增強針對性的研究工作是有實用意義的。 煤與瓦斯突出預測問題是一個受多種因素綜合影響的復雜的、非線性的、高維問題,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測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理和影響因素的基礎(chǔ)上,把統(tǒng)計學習理論的最新方法—支持向量機,應用于煤與瓦斯突出的預測中,為解決礦井瓦斯突出預測問題提供了一條新途徑。 本文主要開展了以下幾個方面的工作:首先了解了煤與瓦斯突出機理;分析了與瓦斯突出相關(guān)的各個影響因素,對基于支持向量機的幾種多分類方法的性能進行研究和比較;接著采用“一對一”機制,對現(xiàn)有分類經(jīng)典算法從分類級別上進行改進,并運用MATLAB語言編程實現(xiàn)了本預測模型所需的多類支持向量機算法。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測模型,并完成預測實驗,結(jié)果與多種預測算法相比較,該模型的預測準確性較高,表明本文所用的支持向量機用于煤與瓦斯突出預測的方法是可行的,將為進一步探索切實有效的煤與瓦斯突出預測方法提供一定的參考價值。
【關(guān)鍵詞】：支持向量機 多類分類 預測 煤與瓦斯突出 預警模型
【學位授予單位】：西安科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TD713
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 問題的提出9-10
• 1.2 論題的研究意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外煤與瓦斯突出的概況11-12
• 1.3.1 國外煤與瓦斯突出的概況11
• 1.3.2 國內(nèi)煤與瓦斯突出的概況11-12
• 1.4 國內(nèi)外煤與瓦斯突出預測的研究現(xiàn)狀12-17
• 1.4.1 國內(nèi)外研究瓦斯突出預測的概況12-13
• 1.4.2 國內(nèi)目前常用的瓦斯突出預測方法13-17
• 1.5 存在的問題17-18
• 1.6 本文的主要研究工作18-19
• 2 煤與瓦斯突出預測的影響因素分析19-24
• 2.1 概述19
• 2.2 煤與瓦斯突出的機理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)計學習理論的支持向量機簡介24-32
• 3.1 統(tǒng)計學習理論背景24-26
• 3.1.1 機器學習問題24
• 3.1.2 VC 維理論和推廣性的界24-25
• 3.1.3 結(jié)構(gòu)風險最小化25-26
• 3.2 支持向量機的發(fā)展及應用26-30
• 3.2.1 支持向量機的理論依據(jù)26-27
• 3.2.2 支持向量機原理27-28
• 3.2.3 支持向量機的基本思想28-29
• 3.2.4 支持向量分類機方法在實際問題中的應用29-30
• 3.3 常見分類方法的簡介30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 4 支持向量機在煤與瓦斯突出預測中的應用32-58
• 4.1 支持向量機多分類機制比較32-39
• 4.1.1 多個兩類分類器組合法32-34
• 4.1.2 層次型兩類分類器組合法34-39
• 4.1.3 一個最優(yōu)化問題一次性合并法39
• 4.2 一對一機制的多類分類算法的快速實現(xiàn)39-40
• 4.3 支持向量機在瓦斯突出預測中應用的可行性分析40-41
• 4.4 支持向量機的瓦斯突出預測模型41-42
• 4.5 預測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處理45-46
• 4.6 預測模型中參數(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 預測的實驗步驟及結(jié)果分析53-57
• 4.7.1 預測的實驗步驟53-55
• 4.7.2 預測的實驗結(jié)果55
• 4.7.3 實驗結(jié)果分析55-56
• 4.7.4 支持向量機方法與其預測方法的比較56-57
• 4.8 本章小結(jié)57-58
• 5 結(jié)論58-60
• 5.1 工作總結(jié)與認識58-59
• 5.2 存在的問題與展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻61-64
• 附錄64

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 高衛(wèi)東;;Fisher判別法在煤與瓦斯突出危險程度預測中的應用[J];中國安全科學學報;2010年10期

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

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本文編號：492268