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摘要:
将粗集和支持向量机两种算法有机结合起来,建立了基于粗集与支持向量机的采空区自然发火预测模型.通过粗集对采空区自然发火影响因子进行预处理,将约简属性作为输入向量,利用支持向量机进行分类处理,选择了支持向量机核函数,利用变步长搜索法对支持向量机参数进行了优化.在对粗集-支持向量机方法的实验中,通过与支持向量机方法和神经网络方法的比较,发现在样本有限的情况下,基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测方法预测精度更高,训练速度更快,为采空区自然发火预测提供了一种新的方法.
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文献信息
篇名 基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测
来源期刊 煤炭学报 学科 工学
关键词 粗集-支持向量机 采空区自然发火 预测 神经网络
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2100-2104
页数 5页 分类号 TD752.2
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
粗集-支持向量机
采空区自然发火
预测
神经网络
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
煤炭学报
月刊
0253-9993
11-2190/TD
大16开
北京和平里青年沟东路5号煤科院内
1964
chi
出版文献量(篇)
7172
总下载数(次)
13
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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