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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)期刊
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基于PSO和SVM的矿区地表下沉系数预测
基于PSO和SVM的矿区地表下沉系数预测
作者:
于宁锋
张书毕
杨化超
邓喀中
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
地表下沉系数
粒子群优化
支持向量机
回归
摘要:
研究并建立矿区地表下沉系数的智能预测模型.将粒子群优化(PSO)和回归支持向量机(SVM)方法进行融合.采用PSO算法优化SVM回归估计参数,在简要分析影响地表下沉因素的基础上,建立了基于PSO优化参数的SVM(PSO-SVM)矿区地表下沉系数智能预测模型.以我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和测试样本,将计算结果与实际值进行了对比分析,并与改进BP神经网络算法的预测结果进行了比较.结果表明:PSO-SVM方法计算地表下沉系数是可行的,收敛速度更快,计算精度更高.为地表下沉系数的计算探索了一种可行的方法.
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东北煤矿区地表下沉系数规律研究
地表下沉系数:开采沉陷
重复采动
一种基于累加PSO-SVM的网络安全态势预测模型
网络安全
态势预测
累加预处理
支持向量机
粒子群算法
内容分析
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相关学者/机构
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(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于PSO和SVM的矿区地表下沉系数预测
来源期刊
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
地表下沉系数
粒子群优化
支持向量机
回归
年,卷(期)
2008,(3)
所属期刊栏目
土木与力学工程
研究方向
页码范围
365-367
页数
3页
分类号
TD325|TP183
字数
2635字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1008-0562.2008.03.014
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张书毕
中国矿业大学环境与测绘学院
152
1360
18.0
28.0
2
邓喀中
中国矿业大学环境与测绘学院
257
4604
37.0
53.0
3
杨化超
中国矿业大学环境与测绘学院
62
668
15.0
22.0
4
于宁锋
中国矿业大学环境与测绘学院
4
72
4.0
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
主办单位:
辽宁工程技术大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1008-0562
CN:
21-1379/N
开本:
大16开
出版地:
辽宁省阜新市
邮发代号:
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
6319
总下载数(次)
12
总被引数(次)
52708
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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