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摘要:
在分析和比较了目前常用的预测方法基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机的煤层瓦斯含量预测方法.一方面,该方法较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对煤层瓦斯含量进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,用等式约束代替传统支持向量机的不等式约束,减小了模型的复杂度,加快了求解速度.应用实例表明,该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对煤层瓦斯含量的预测.
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文献信息
篇名 基于最小二乘支持向量机的煤层瓦斯含量预测
来源期刊 煤矿安全 学科 工学
关键词 最小二乘支持向量机 预测 瓦斯含量
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 技术经验
研究方向 页码范围 10-13
页数 4页 分类号 TD712+.3
字数 语种 中文
DOI
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 孙林 23 198 9.0 14.0
2 杨世元 53 456 11.0 18.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
预测
瓦斯含量
研究起点
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
煤矿安全
月刊
1003-496X
21-1232/TD
大16开
辽宁省抚顺市经济开发区滨河路11号
1970
chi
出版文献量(篇)
12289
总下载数(次)
22
总被引数(次)
57391
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
论文1v1指导