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基于LS-SVM的矿井巷道场强预测
基于LS-SVM的矿井巷道场强预测
来源 :工矿自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ckxworkman
【摘 要】
:
针对目前矿井巷道场强预测精度低的问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建立预测模型,以某巷道实测数据作为训练样本,对矿井巷道场强进行预测;详细分析了训练集构造和参数选
【作 者】
:
王安义
郭世坤
【机 构】
:
西安科技大学通信与信息工程学院
【出 处】
:
工矿自动化
【发表日期】
:
2014年10期
【关键词】
:
矿井巷道
场强
预测模型
最小二乘支持向量机
mine tunnelfield intensityprediction modelleast squares s
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针对目前矿井巷道场强预测精度低的问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建立预测模型,以某巷道实测数据作为训练样本,对矿井巷道场强进行预测;详细分析了训练集构造和参数选择对预测效果的影响。仿真结果表明,LS-SVM预测模型较双斜率模型和对数校正模型具有更高的预测精度。
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