基于SVM的冲击地压分级预测模型及R语言实现

• 作者: 周智勇 张曼 陈建宏
• 来源期刊: 中国地质灾害与防治学报
• 关键词: 冲击地压 支持向量机 R语言 分层随机抽样
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 矿山地质灾害
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TD324|X936
• 语种: 中文
• DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2018.04.09

摘要

采场冲击地压的分级预测对保障矿山安全具有重要的意义.在综合考虑采场冲击地压等级判别的各类影响因素之后,引入支持向量机(SVM)理论,建立了采场冲击地压等级判别的SVM模型.通过借助R语言实现了分层随机抽样的技术,保证了训练集与测试集样本数据的随机性和差异性.研究表明:基于SVM理论的采场冲击地压分级预测模型,可靠性强、预测准确率高.同时,采场冲击地压分级预测模型程序化语言的实现,对保障工程后期的研究预测的可持续性具有重大的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建宏	中南大学资源与安全工程学院	271	2254	22.0	32.0
2	周智勇	中南大学资源与安全工程学院	52	576	12.0	23.0
3	张曼	中南大学资源与安全工程学院	1	3	1.0	1.0