基于GA-SVM大采深条件下底板破坏深度回归分析

发布时间：2018-03-22 07:35

  本文选题：GA-SVM　切入点：大采深　出处：《煤炭技术》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在收集大采深条件下底板破坏数据样本基础上,充分发挥遗传-支持向量机在小样本环境下具有分类强、适应度好的特点,构建大采深条件下底板破坏深度与开采深度、煤层倾角、煤层开采厚度、工作面长度、底板抗破坏能力和断层或破碎带之间的非线性模型,采用"留一下验证法"验证该模型的泛化度,经验证该模型具有很强的泛化度。
[Abstract]:On the basis of collecting the data samples of floor damage under the condition of large mining depth, the genetic support vector machine (GSVM) has the characteristics of strong classification and good adaptability under the condition of small sample, so as to construct the damage depth and mining depth of floor under the condition of large mining depth. The nonlinear model between inclined angle of coal seam, mining thickness of coal seam, working face length, floor resistance ability and fault or broken zone is verified by "stay verification method", and it is proved that the model has strong generalization.
【作者单位】： 山东科技大学计算机科学与工程学院;山东科技大学地球科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(41572244) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20133718110004) 山东省自然科学基金(ZR2015DM013) 泰山学者建设工程专项经费资助
【分类号】：TD327.3;TD745.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1647670