【摘 要】
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为了提高煤矿冲击地压预测预报的准确率,在综合考虑自然因素和开采因素的基础上,针对煤矿冲击地压系统小样本、多维度、非线性的特点,提出煤矿冲击地压预测的改进网格搜索支
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
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为了提高煤矿冲击地压预测预报的准确率,在综合考虑自然因素和开采因素的基础上,针对煤矿冲击地压系统小样本、多维度、非线性的特点,提出煤矿冲击地压预测的改进网格搜索支持向量机模型（GS-SVM）。利用该模型对四川某矿历史统计数据进行预测分析,并与启发算法优化支持向量机参数模型、神经网络模型、Fisher判别分析模型,传统网格搜索优化支持向量机模型进行比较。结果表明：改进GS-SVM模型能够对具有多维度、非线性、小样本特征的冲击地压进行很好的预测预报,与其他模型相比训练时间更短,预测精度更高,对煤矿冲击地压预测
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