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题名基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测
被引量：6
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作者
孟倩
王永胜
周延
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机构
徐州师范大学计算科学与技术学院
中国矿业大学安全工程学院
充州煤业股份有限公司通防部
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期2100-2104,共5页
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基金
国家“十一五”科技支撑计划课题(2007baq00168-1)
江苏省高校自然科学基础研究资助项目(08KJD520022)
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文摘
将粗集和支持向量机两种算法有机结合起来,建立了基于粗集与支持向量机的采空区自然发火预测模型。通过粗集对采空区自然发火影响因子进行预处理,将约简属性作为输入向量,利用支持向量机进行分类处理,选择了支持向量机核函数,利用变步长搜索法对支持向量机参数进行了优化。在对粗集-支持向量机方法的实验中,通过与支持向量机方法和神经网络方法的比较,发现在样本有限的情况下,基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测方法预测精度更高,训练速度更快,为采空区自然发火预测提供了一种新的方法。
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关键词
粗集-支持向量机
采空区自然发火
预测
神经网络
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Keywords
RS-SVM
spontaneous combustion in caving zone
prediction
neural networks
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分类号
TD752.2
[矿业工程—矿井通风与安全]
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