基于GRA-SVM方法的煤与瓦斯突出预测模型研究

• 作者: 安文超 曲方 李忠群 李迎业
• 来源期刊: 中国煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出 灰色关联度 支持向量机 预测
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 煤矿安全
• 页码范围: 102-106
• 页数: 5页
• 分类号: TD713.2
• 字数: 3720字
• 语种: 中文

摘要

通过分析煤与瓦斯突出的主要影响因素,采取灰熵关联分析法进行关联度排序及特征向量的提取,利用支持向量机强大的模式识别能力,提出基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测方法.以典型的煤与瓦斯突出样本为训练实例,利用Matlab平台下的Libsvm工具包建立预测模型,通过测试样本对模型进行验证,表明此模型具有较高的分类精度,适合于解决小样本的突出预测问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲方	中国计量学院质量与安全工程学院	31	445	11.0	20.0
2	安文超	中国计量学院质量与安全工程学院	2	12	1.0	2.0