基于支持向量分类机的煤与瓦斯突出危险性预测

发布时间：2018-06-23 09:19

  本文选题：支持向量分类机 + 煤与瓦斯突出　； 参考：《煤炭技术》2015年04期

【摘要】：为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性,提出了基于支持向量分类机的煤与瓦斯突出危险性分类的预测方法。该方法以地应力、瓦斯压力、煤的厚度和煤样筛分模数作为特征值,建立了煤与瓦斯突出危险性预测模型,分别选用单项式、多项式、RBF以及Sigmoid核函数对所选样本训练学习,确定了RBF做为预测突出危险性模型的核函数。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of coal and gas outburst prediction, a prediction method of coal and gas outburst risk classification based on support vector classifier is proposed. Taking the in-situ stress, gas pressure, coal thickness and coal sample screening modulus as the characteristic values, the prediction model of coal and gas outburst risk is established. The single formula, polynomial RBF and Sigmoid kernel function are selected to train and study the selected samples. RBF is used as kernel function to predict outburst hazard model.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院煤炭资源与安全开采国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51474219;51304213;51174212) 高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助课题(20120023110006) 中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目(SKLCRSM13KFB08)
【分类号】：TD713

【参考文献】

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【共引文献】

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