【摘 要】
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为实现对采前工作面所处动力环境的客观、准确评价,选取9个直接影响工作面动力环境的指标因素构建安全评价指标体系,建立基于核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的工
【机 构】
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辽宁工程技术大学矿业学院,辽宁工程技术大学土木与交通学院
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为实现对采前工作面所处动力环境的客观、准确评价,选取9个直接影响工作面动力环境的指标因素构建安全评价指标体系,建立基于核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的工作面动力环境多因素耦合安全评价智能模型。首先根据KPCA理论对评价指标施行简约化处理,剔除冗余信息,得出6个简约后的评价指标并输入LSSVM模型中训练学习,最后得到评价模型。选取从平顶山矿区和大同矿区搜集到的30组工作面历史数据,按照20∶10的比例对模型进行训练和测试,并将测试结果与其他四种模型结果进行了对比,结果表明:KPC
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