基于SVM的厚松散层矿区开采下沉系数预测模型

• 作者: 康建荣 韩奎峰
• 来源期刊: 煤矿开采
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 厚松散层 下沉系数
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 8-10,59
• 分类号: TD325.2
• 字数: 4609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6225.2012.04.003

摘要

针对厚松散层薄基岩矿区开采沉陷变形预计中存在的下沉系数偏大问题,以23个开采工作面的地质采矿条件及其下沉系数为学习和测试样本,将文化-随机粒子群算法(CA-rPSO)和支持向量机(SVM)相结合,利用CA-rPSO的快速并行寻优功能优化SVM参数,建立了厚松散层薄基岩开采条件下下沉系数的SVM预测模型.通过实例验证SVM的预计结果与实际符合较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康建荣	徐州师范大学测绘学院	34	576	14.0	23.0
2	韩奎峰	中国矿业大学环境与测绘学院	10	87	5.0	9.0