支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究
【摘要】:支持向量机(SVM)主要用于解决有限样本学习问题,而且对数据的维数和多变性不敏感,具有较好的分类精度和泛化能力。SVM方法已经被成功用于孤立的手写体识别、文本分类、人脸识别等方面,并显示了巨大的优越性。支持向量机的主要应用是两类问题的分类以及回归,而现实中的许多问题都是多分类问题,如何将SVM扩展,构造性能良好的多值分类方法,一直是SVM研究的热点。
冲击地压是一种复杂的非线性动力学现象,是煤矿开采等人工活动诱发的一种地质灾害。现在对于冲击地压的研究有许多的方法,如机制分析、现场试验、声发射、能量理论、强度理论、突变理论、分形理论等,但是由于冲击地压现象的复杂性,对它发生机制的认识还很难深入,因此采用传统的数学、力学很难建立相应的预测模型。特别是现实中的冲击地压的数据还不是很多,那么如何在小样本的情况下提取数据特征,以实现预测模型有较好的推广能力,是一个重要的研究课题。本文采用统计学习理论中最成熟的支持向量机的方法来解决这类问题。
随着计算机技术和测试手段的提高,基于现场数据进行冲击地压研究有很好的应用前景,因此预测方法就显得尤为重要。遗传算法和微粒子群方法与支持向量机相结合,既能够充分发挥支持向量机优秀的推广能力,又能够发挥遗传算法和微粒子群算法全局优化性能。该方法既适用于处理小样本,非线性等复杂问题,又避免了支持向量机参数确定困难的问题。
冲击地压危险程度分为3级:严重冲击危险区,中等冲击危险区,无冲击危险区。所以研究多分类支持向量机对于预测冲击地压发生等级有着重要的意义。球结构多分类支持向量机对于解决多分类问题有着独特的优势,在此本文提出了一个在不均衡情况下的球结构支持向量机模型,实验表明该方法对于冲击地压有更好的预测效果。
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1 |
陶春玉,齐新良,王结流,纪厚民;孔庄矿水采工作面冲击地压分析及防治措施[J];江苏煤炭;2003年02期 |
2 |
宋振骐;刘先贵;王乃鹏;韩建新;;陶庄煤矿水采区冲击地压的研究[J];煤炭学报;1988年03期 |
3 |
齐庆新,刘天泉,史元伟,吕家立;冲击地压的摩擦滑动失稳机理[J];矿山压力与顶板管理;1995年Z1期 |
4 |
崔德仁;挖出来的“自然”灾害[J];当代矿工;1996年07期 |
5 |
宋维源,潘一山,沈连山;冲击地压的非线性动力反演及预报问题[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);1999年05期 |
6 |
王克杰,李永明,李仕明,翟新献,张吉林;能量分析在冲击地压发生过程中的应用[J];焦作工学院学报(自然科学版);2004年05期 |
7 |
李坤,田慧欣,宋守志;基于人工神经网络的冲击地压预测[J];中国矿业;2004年10期 |
8 |
朱之芳;抚顺龙凤矿冲击地压实验室研究报告——用煤(岩)刚度建立冲击性指标的研究[J];辽宁工程技术大学学报;1985年S1期 |
9 |
冲击地压课题组
,赵本钧;抚顺龙凤矿冲击地压成因规律、预测和防治的研究[J];矿山压力与顶板管理;1985年02期 |
10 |
贺承喜;急倾斜天眼施工的冲击地压防治措施[J];煤矿安全;1986年04期 |
11 |
朱之芳;;全应力应变曲线在冲击地压中应用的试验研究[J];煤炭科学技术;1986年03期 |
12 |
戴维福里德;周先明;;关于冲击地压问题的研究[J];采矿技术;1986年14期 |
13 |
李信;冲击地压应力空间的模拟试验及分析[J];矿业安全与环保;1987年01期 |
14 |
郑痴佛;4.“AWIA’87”冲击地压软件包简介[J];国际地震动态;1995年10期 |
15 |
李兴亚;忻州窑矿冲击地压的特点与成因分析[J];同煤科技;1995年01期 |
16 |
徐方军,毛德兵;华丰煤矿底板冲击地压发生机理[J];煤炭科学技术;2001年04期 |
17 |
李英杰,潘一山,唐巨鹏,唐鑫;五龙矿冲击地压危险区划分研究[J];矿山压力与顶板管理;2005年01期 |
18 |
李忠华;潘一山;;瓦斯煤层冲击地压发生机理[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2010年04期 |
19 |
阎岩;抚顺煤矿冲击地压的产生、危害及其防治[J];煤矿安全;1982年03期 |
20 |
;动态与简讯[J];矿山压力与顶板管理;1984年00期 |
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