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基于核主成分分析与PSO-SVM的充填管道失效风险性分级评价模型
被引量：
12
1
作者
张钦礼
王兢
王新民
《黄金科学技术》
CSCD
2017年第3期70-76,共7页
为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测,建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据,运用核主成分分析法对15个样本进行预处理,得出主成分,再利用改进...
为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测,建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据,运用核主成分分析法对15个样本进行预处理,得出主成分,再利用改进的SVM模型进行预测,进而得到更加精确的管道失效风险性预测结果。研究结果表明,所得到的实际预测结果与期望值之间的平均相对误差控制在5%以内。利用核主成分分析法与PSO-SVM相结合的评价模型具有精度高和运算速度快的优点,为充填管道失效风险预测提供了一种可靠的方法。
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关键词
失效风险性等级
充填管道
核主成分分析
支持向量机
组合预测模型
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职称材料
题名
基于核主成分分析与PSO-SVM的充填管道失效风险性分级评价模型
被引量：
12
1
作者
张钦礼
王兢
王新民
机构
中南大学资源与安全工程学院
出处
《黄金科学技术》
CSCD
2017年第3期70-76,共7页
基金
国家"十二五"科技支撑计划课题"多空区厚大矿体安全高效开采及工程化技术研究"(编号:2015BAB14B01)资助
文摘
为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测,建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据,运用核主成分分析法对15个样本进行预处理,得出主成分,再利用改进的SVM模型进行预测,进而得到更加精确的管道失效风险性预测结果。研究结果表明,所得到的实际预测结果与期望值之间的平均相对误差控制在5%以内。利用核主成分分析法与PSO-SVM相结合的评价模型具有精度高和运算速度快的优点,为充填管道失效风险预测提供了一种可靠的方法。
关键词
失效风险性等级
充填管道
核主成分分析
支持向量机
组合预测模型
Keywords
failure risk level
filling pipe
kernel principal component analsis
support vector machine
combination predicting model
分类号
TD853.34 [矿业工程—金属矿开采]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核主成分分析与PSO-SVM的充填管道失效风险性分级评价模型
张钦礼
王兢
王新民
《黄金科学技术》
CSCD
2017
12
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