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基于网格搜索-支持向量机的采场顶板稳定性预测
被引量：
18
1
作者
郭超
宋卫华
魏威
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期31-36,共6页
为准确、快速地预测采场顶板稳定性(SRS),建立基于支持向量机(SVM)理论的SRS评价法。考虑煤-岩石介质与环境条件和工程因素,研究岩石单轴抗压强度、岩石质量指标(RQD)、煤体抗压强度、顶板水文状况和工作面月推进速度对SRS的影响。建立...
为准确、快速地预测采场顶板稳定性(SRS),建立基于支持向量机(SVM)理论的SRS评价法。考虑煤-岩石介质与环境条件和工程因素,研究岩石单轴抗压强度、岩石质量指标(RQD)、煤体抗压强度、顶板水文状况和工作面月推进速度对SRS的影响。建立SRS识别的SVM模型。为提高预测模型的泛化能力和预测精度,利用网格搜索法(GSM)及10折交叉确认寻优方法对SVM模型的参数进行优化。用该模型对5组待判工程实例进行判别。研究结果表明,模型训练样本10折交叉确认准确率达91.3%,对测试样本识别正确率为80%,识别结果与实际较吻合。
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关键词
采场顶板稳定性(SRS)
支持向量机(SVM)
网格搜索法(GSM)
10折交叉确认
预测
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职称材料
题名
基于网格搜索-支持向量机的采场顶板稳定性预测
被引量：
18
1
作者
郭超
宋卫华
魏威
机构
辽宁工程技术大学矿业学院
中南大学资源与安全工程学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期31-36,共6页
基金
国家自然科学基金资助(51304110)
辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助(LJQ2013039)
文摘
为准确、快速地预测采场顶板稳定性(SRS),建立基于支持向量机(SVM)理论的SRS评价法。考虑煤-岩石介质与环境条件和工程因素,研究岩石单轴抗压强度、岩石质量指标(RQD)、煤体抗压强度、顶板水文状况和工作面月推进速度对SRS的影响。建立SRS识别的SVM模型。为提高预测模型的泛化能力和预测精度,利用网格搜索法(GSM)及10折交叉确认寻优方法对SVM模型的参数进行优化。用该模型对5组待判工程实例进行判别。研究结果表明,模型训练样本10折交叉确认准确率达91.3%,对测试样本识别正确率为80%,识别结果与实际较吻合。
关键词
采场顶板稳定性(SRS)
支持向量机(SVM)
网格搜索法(GSM)
10折交叉确认
预测
Keywords
stope roof stability （SRS）
support vector machine （SVM）
grid-search method（GSM）
lO-fold cross-validation
prediction
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网格搜索-支持向量机的采场顶板稳定性预测
郭超
宋卫华
魏威
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
18
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