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基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究
被引量：
14
1
作者
何利文
施式亮
+1 位作者
宋译
刘影
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期42-46,共5页
针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024...
针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。
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关键词
支持向量机(SVM)
瓦斯涌出
混沌
相空间重构
时间序列
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职称材料
题名
基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究
被引量：
14
1
作者
何利文
施式亮
宋译
刘影
机构
中南大学资源与
安全
工程学院
煤矿安全开采技术湖南省省重点实验室
湖南
科技大学能源与
安全
工程学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期42-46,共5页
基金
国家自然科学基金资助(50774033
50274060)
+5 种基金
湖南省自然科学基金资助(06JJ2069)
煤矿安全开采技术湖南省重点实验室开放基金资助(200802)
教育部科学技术研究重点项目(206100)
湖南省教育厅资助科研项目(05A013)
国家安全生产监督管理总局科研计划项目(06-394
03-103)
文摘
针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。
关键词
支持向量机(SVM)
瓦斯涌出
混沌
相空间重构
时间序列
Keywords
support vector machine （SVM）
gas emission
chaos
phase space reconstruction
time series
分类号
X928.7 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究
何利文
施式亮
宋译
刘影
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
14
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