基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测

• 作者: 苏国韶
• 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: 冲击地压 高斯过程 机器学习 预测
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 土木与力学工程
• 页码范围: 762-765
• 页数: 4页
• 分类号: TU45
• 字数: 3019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2009.05.020

摘要

针对多种复杂影响因素条件下,如何有效预测冲击地压危险性这一类复杂的模式识别问题,提出一种基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测新模型,通过对少量训练样本的学习,能很好地建立冲击地压危险性与其影响因素的非线性映射关系.算例结果表明,该模型科学可行、容易实现且预测精度高,具有良好的工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏国韶		86	1041	18.0	29.0