【摘 要】
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为有效预测深部煤层开采面临的底板突水威胁,减少突水事故发生,针对水文地质勘探资料少、突水相关数据获取较难的情况,提出结合ε不敏感损失间隔的带负类支持向量数据描述(ε
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院; 弗吉尼亚卫斯理学院数学与计算机科学系;
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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山西省科技重大专项基金(20121101004);山西省科技攻关基金(20130321004-01);中国博士后科学基金(2013M530896)
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为有效预测深部煤层开采面临的底板突水威胁,减少突水事故发生,针对水文地质勘探资料少、突水相关数据获取较难的情况,提出结合ε不敏感损失间隔的带负类支持向量数据描述(εN-SVDD)算法,采用该算法构建了底板突水预测模型,对选取的突水预测样例进行了突水预测分析,得到了准确的预测结果.研究结果表明:与原始SVDD、支持向量机(SVM)方法相比较,εN-SVDD预测模型在突水相关数据较少时仍能得到较高的预测准确率.
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