為了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)淮南礦區(qū)缺少觀測(cè)站的礦井工作面概率積分法參數(shù),基于灰色關(guān)聯(lián)分析與支持向量機(jī)原理建立了灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）-支持向量機(jī)（SVM）模型,利用MATLAB中的Libsvm工具箱對(duì)選取的26組淮南礦區(qū)主要礦井工作面觀測(cè)站數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè),并用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。模型預(yù)測(cè)的最大相對(duì)誤差為5.52%,最大平均誤差百分率為3.67%,最小泛化性能值為0.7959。測(cè)試結(jié)果表明灰色關(guān)聯(lián)分析-支持向量機(jī)模型可以通過(guò)限制模型訓(xùn)練過(guò)程中的權(quán)值和閾值范圍提高訓(xùn)練效率,并且具有實(shí)際預(yù)測(cè)價(jià)值和較高的預(yù)測(cè)精度,能夠作為一種有效的概率積分法參數(shù)預(yù)測(cè)方法。 

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【文章目錄】：
0 引言
1 概率積分法參數(shù)與灰色關(guān)聯(lián)分析法
    1.1 概率積分法參數(shù)與地質(zhì)采礦因素之間的關(guān)系
    1.2 灰色關(guān)聯(lián)分析法的原理
    1.3 概率積分法參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)分析
2 基于GRA與SVM的概率積分法參數(shù)預(yù)測(cè)模型
    2.1 支持向量機(jī)的原理
    2.2 模型的建立與求解
    2.2 模型訓(xùn)練精度評(píng)定
3 模型測(cè)試
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于灰色關(guān)聯(lián)分析的成本指標(biāo)評(píng)價(jià)模型研究[D]. 王小煥.武漢理工大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3719162