基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究 - 煤炭学报.pdfVIP

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摇第卷第期煤摇摇炭摇摇学摇摇报摇摇摇年月摇摇摇摇文章编号基于遗传支持向量回归的煤层底板突水量预测研究曹庆奎赵摇斐郾河北工程大学经济管理学院河北邯郸摇郾北京科技大学东凌经济管理学院北京摇摘摇要针对煤层底板突水问题的小样本非线性特点采用支持向量回归算法对突水量进行预测避免了定性分析的局限性利用遗传算法全局有哪些信誉好的足球投注网站能力的优势提出了基于遗传算法的支持向量回归参数寻优方法并建立煤层底板突水量预测的遗传支持向量回归模型该模型首先通过遗传算法对训练样本的学习得到支持向量回归机的最优参数值然后运用遗传支持向量回归模

摇 第36卷第12期 煤摇 摇 炭摇 摇 学摇 摇 报 Vol.36摇 No.12摇 摇 2011年 12月 JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETY Dec.摇 2011摇 摇 摇 文章编号:0253-9993(2011)12-2097-05 基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究 1 1,2 曹庆奎 ,赵摇 斐 (1郾 河北工程大学 经济管理学院,河北 邯郸摇 056038;2郾 北京科技大学 东凌经济管理学院,北京摇 100083) 摘摇 要:针对煤层底板突水问题的小样本、非线性特点,采用支持向量回归算法对突水量进行预测, 避免了定性分析的局限性。 利用遗传算法全局有哪些信誉好的足球投注网站能力的优势,提出了基于遗传算法的支持向量 回归参数寻优方法,并建立煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型。 该模型首先通过遗 传算法对训练样本的学习,得到支持向量回归机的最优参数值,然后运用遗传-支持向量回归模型 对测试样本进行突水量预测。 测试结果表明:与神经网络,传统支持向量回归机的预测值相比,煤 层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型精度高,具有较强的泛化能力。 关键词:煤层底板;突水量预测;遗传算法;支持向量机;支持向量回归机 中图分类号:TD742郾1摇 摇 摇 文献标志码:A Forecast of water inrush quantity from coal floor based on genetic algorithm鄄support vector regression CAO Qing鄄kui ,ZHAO Fei1 1,2 (1.School of Economics andManagement,Hebei University of Engineering,Handan摇 056038,China;2.Dongling Schoolof Economics andManagement,Uni鄄 versity of Science and Technology Beijing,Beijing摇 100083,China) Abstract:The problemofwaterinrushfromcoalfloorwascharacterizedby smallsamples,nonlinear,andusingsupport vector regression algorithm avoided the limitations of qualitative analysis to predict the water inrush quantity.Support vector regression parameters optimization methodwasproposed based on genetic algorithm using the advantagesof the global search capability of the genetic algorithm,and established genetic algorithm鄄support vector regression model of waterinrushquantitypredictionfromcoalfloor.First,themodelgottheoptimalsupportvectorregressionparametersby genetic algorithmtolearnthetrainingsamples,andthenusedgeneticalgorithm鄄supportvectorregressionmodeltopre鄄 dict the water inrush quantity of test samples.Thetest resultssho

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