基于SVM的采空區(qū)圍巖穩(wěn)定性預測研究.pdf

1、本文首次使用支持向量機方法對采空區(qū)的圍巖穩(wěn)定性進行預測，是數據挖掘算法在此領域的新應用。通過圍巖介質損傷、斷裂、失穩(wěn)的室內精細測試實驗和現場探測研究，與支持向量機方法耦合進行預測預報，為開采過程中誘發(fā)動力災害的危險源辨識及預警提供定量化依據，同時為工程現場準確及時地預報采空區(qū)圍巖斷裂失穩(wěn)提供較為可靠的決策依據。 本文首先對目前的數據挖掘算法進行概述，然后介紹了數據挖掘算法的一個新方法——支持向量機，其次在重點分析支持向量回歸機理

2、論的基礎上，對正則化參數C和不敏感損失參數ε的取值分別進行討論。SVM方法實現的好壞程度(精確預測)依賴于ε、C、核函數三個參數的最佳選擇，因RBF核函數的參數寬度反映了訓練樣本的分布，故本文主要針對RBF核函數討論兩參數ε和C的選擇問題。最后運用RBF核函數，根據概率統(tǒng)計方法中的中心極限定理及三倍標準差原理得到兩參數合理取值的一般性方法，并進行了驗證，預測效果很好。 在此基礎上，本文將SVM方法應用于大柳塔相似模擬實驗中，預測