基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

• 作者: 侯国栋 杨凌霄 沈鹰 王成硕
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出 预测 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 安全工程
• 页码范围: 348-350
• 页数: 3页
• 分类号: TD713+.2
• 字数: 1965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9787.2006.05.003

摘要

煤与瓦斯突出已经成为影响煤矿生产最严重的安全问题和经济问题之一.在国内外有多种用于预测煤与瓦斯突出的方法,包括动态和静态预测,但是这些方法大多只考虑单一的参数,因此它们对煤与瓦斯突出的预测效果并不是很理想.对于近年来应用较为广泛的神经网络,由于其固有的缺陷,对于高维、小样本的情况具有不太理想的预测效果.作者综合考虑了多个因素,并将支持向量机(Support Vector Machine)这一方法应用到煤与瓦斯突出预测中.经过仿真试验,证明这种方法能够取得较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王成硕	河南理工大学电气工程与自动化学院	7	51	5.0	7.0
2	杨凌霄	河南理工大学电气工程与自动化学院	40	403	10.0	19.0
3	侯国栋	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	20	2.0	2.0
4	沈鹰	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	17	1.0	2.0