基于PCA-GA-LSSVR的工作面涌水量预测

发布时间：2017-09-04 16:24

  本文关键词：基于PCA-GA-LSSVR的工作面涌水量预测

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【摘要】：联合采用主成分分析法、遗传算法、最小二乘支持向量回归算法对工作面涌水量进行定量预测,建立基于主成分分析-遗传-最小二乘支持向量回归(PCA-GA-LSSVR)模型进行工作面涌水量预测,避免了变量间相互干扰,简化变量个数,提高了计算速度和精度。
【作者单位】： 山东科技大学矿业与安全工程学院;矿山灾害预防与控制国家重点实验室(培育基地);
【关键词】： 主成分分析 支持向量回归 遗传算法 预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41472281)
【分类号】：TD742
【正文快照】： 0引言工作面回采过程中产生断裂构造易导通含水层使含水层中水涌入工作面,造成工作面突水。而采煤工作面涌水是一个复杂的非线性问题,其影响因素较多且要获得影响工作面涌水量相对同步的样本数据比较困难,加之现有获取的测试样本数据较少,因此,工作面涌水量预测是一个典型的小

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