【摘 要】
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充填体强度设计的预测受到多种高维度、非线性、随机性因素的影响。为改善当前充填体强度设计预测效果不佳的现状,使用支持向量机（SVM）方法在matlab软件中借助Lib SVM工具箱建
【机 构】
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北京科技大学土木与环境工程学院,金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室,北京联合大学机器人学院,北方爆破科技有限公司
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充填体强度设计的预测受到多种高维度、非线性、随机性因素的影响。为改善当前充填体强度设计预测效果不佳的现状,使用支持向量机（SVM）方法在matlab软件中借助Lib SVM工具箱建立充填体强度设计匹配模型。分析并筛选出8个主要因素作为条件属性,充填体强度作为决策属性,并挑选出72组训练样本和6组校验样本。模型选择径向基函数（RBF）为核函数,采用网格搜索法对参数寻优,再通过交叉验证检验最优参数组合。结果表明：SVM匹配模型做出的回归预测平均误差为1.94%,校验预测平均误差为2.23%,相对于BP神经网络
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