基于相空间重构和支持向量机的矿井涌水量预测

发布时间：2017-11-08 03:08

  本文关键词：基于相空间重构和支持向量机的矿井涌水量预测

  更多相关文章： 时间序列 相空间重构 非线性 矿井涌水量预测 支持向量机

【摘要】：针对矿井涌水量典型的非线性特征,应用相空间重构与支持向量机耦合方法进行预测。将矿井涌水量的时间序列作相空间重构,并以最小嵌入维数作为支持向量机的输入节点,根据支持向量机原理建立矿井涌水量的预测模型。实例计算表明:与其他维数相比,当嵌入维数为4时,矿井涌水量的预测精度最高,说明引入最小嵌入维数是正确的。为检验该方法预测的可靠性,分别采用最小二乘法、指数函数法、相空间重构与支持向量机耦合法对实际矿井涌水量观测值进行回归预测。结果表明,非线性方法的预测效果比线性方法更佳。不同核函数预测结果证实RBF是最优的。
【作者单位】： 河南理工大学资源环境学院;河南理工大学能源科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51374093;41204035) 河南理工大学博士基金资助项目(B2011-19)
【分类号】：TD742.1
【正文快照】： *0引言矿井涌水量是矿山开采过程中一个重要的水文观测指标,表征矿山开采对地表水体和地下水体动态影响程度。矿井涌水量过大,既增加生产成本,又会造成矿区自然生态环境破坏。因此,准确预测矿井涌水量对于保证安全生产具有一定实践意义,将会产生较大经济效益和环境效益。因矿

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本文编号：1155311