基于KPCA-LSSVM的矿井工作面动力环境安全评价模型

发布时间：2017-08-05 23:19

  本文关键词：基于KPCA-LSSVM的矿井工作面动力环境安全评价模型

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【摘要】：为实现对采前工作面所处动力环境的客观、准确评价,选取9个直接影响工作面动力环境的指标因素构建安全评价指标体系,建立基于核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的工作面动力环境多因素耦合安全评价智能模型。首先根据KPCA理论对评价指标施行简约化处理,剔除冗余信息,得出6个简约后的评价指标并输入LSSVM模型中训练学习,最后得到评价模型。选取从平顶山矿区和大同矿区搜集到的30组工作面历史数据,按照20∶10的比例对模型进行训练和测试,并将测试结果与其他四种模型结果进行了对比,结果表明:KPCA方法可有效减少数据信息冗余,利用KPCA优化的LSSVM模型可准确评价工作面动力环境,误判率为0。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学矿业学院;辽宁工程技术大学土木与交通学院;
【关键词】： 工作面动力环境 安全评价 核主成分分析(KPCA) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 指标约化
【基金】：国家自然科学基金项目(51304110) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LJQ2013039)
【分类号】：TD77
【正文快照】： 数字出版日期:2016-07-050引言矿井动力灾害普遍存在于矿山生产中,或多或少都会对矿山生产造成威胁,大的动力灾害能够造成几十人到上百人死亡,小的动力灾害可以导致工作面发生震动或破坏等[1]。矿井动力灾害发生的原因很复杂且不是单一的,是多种因素相互诱发,耦合引起的,但可

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1 陈蓥;张宏伟;韩军;宋卫华;;基于地质动力区划的矿井动力环境研究[J];世界地质;2011年04期

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本文编号：627402