基于PSO_SVM_AdaBoost的煤层底板突水预测研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：zhuhao0000

【摘要】

：

为提高煤层底板突水预测的效率与准确率,提出基于PSO_SVM_AdaBoost的煤层底板突水预测模型。在总结相关算法理论基础上,设计PSO_SVM_AdaBoost算法流程。为验证模型的可行性及有效性,通过引入UCI经典分类数据集进行实验。综合考虑煤层底板突水主要影响因素,确定煤层底板突水预测的评判指标。选取华北矿区60组实测数据为实验样本,利用主成分分析消除原始指标变量间的相关性,将消除相关性的

【作者】

：

温廷新于凤娥

【机构】

：

辽宁工程技术大学系统工程研究所

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2018年12期

【关键词】

：

煤层底板突水预测主成分分析粒子群优化算法支持向量机 Ada Boost算法

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（713711091）, 辽宁省社科基金资助项目（L14BTJ004）

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