基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
特征因素选择对于支持向量机具有重要意义.基于支持向量机理论,通过对特征选择因素的分析研究,明确了特征因子的作用,并进行了验证,验证结果表明数据的特征选择因素对瓦斯预测的准确性具有很大的影响,直接关系到整个预测模型能否达到期望的预测效果.
推荐文章
基于改进的自适应支持向量机建模的煤与瓦斯突出预测
模糊支持向量机
自适应遗传算法
煤与瓦斯突出
预测
支持向量机在时间序列预测中的应用
支持向量机
BP神经网络
时间序列预测
支持向量机在小样本预测中的应用
支持向量机
统计学习
预测
人工神经网络
核函数
支持向量机在GDP回归预测中的应用研究
支持向量机
数据挖掘
国民生产总值
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 支持向量机中特征选择因素在煤矿瓦斯突出预测中的作用
来源期刊 中州煤炭 学科 工学
关键词 瓦斯预测 支持向量机 特征选择
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 煤矿安全
研究方向 页码范围 88-91
页数 4页 分类号 TD713.2
字数 3402字 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 梁晓珍 河北工程大学资源学院 13 64 5.0 7.0
2 施亮 河北工程大学资源学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (42)
共引文献  (23)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2009(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2010(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
瓦斯预测
支持向量机
特征选择
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
能源与环保
月刊
1003-0506
41-1443/TK
大16开
郑州市高新技术产业开发区枫杨街17号
1979
chi
出版文献量(篇)
9074
总下载数(次)
4
论文1v1指导