【摘 要】
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为准确预测煤层底板突水量,提出了一种基于IPSO-SVR(改进的粒子群算法以优化支持向量回归机算法)的煤层底板突水量的预测模型。针对矿井底板突水这种非线性、小样本问题,通过
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院,华北科技学院安全工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0804108),北京市教委科研计划项目(KM201811232010),北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(市级)(科研类)(PXM2019_014224_000026)
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为准确预测煤层底板突水量,提出了一种基于IPSO-SVR(改进的粒子群算法以优化支持向量回归机算法)的煤层底板突水量的预测模型。针对矿井底板突水这种非线性、小样本问题,通过改变粒子群算法的惯性权重因子定义以及引入混沌映射思想的方式,避免算法陷入局部最优值,强化全局搜索。结合王家岭等煤矿突水实例,将水压、含水层、隔水层厚度、底板破坏深度以及断层落差作为影响煤层底板突水量的特征因素,将该预测模型算法与PSO-SVR预测模型算法进行比较。仿真结果表明:该预测模型算法的预测值更接近实际值,具有一定实际应用价值。
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