【摘 要】
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针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法.将果蝇优化算法（FOA）与支持向量机（SVM）相结合,建立FOA-SVM预测模型.选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型
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针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法.将果蝇优化算法（FOA）与支持向量机（SVM）相结合,建立FOA-SVM预测模型.选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数.选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数.采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析.结果表明：与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采
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