基于構(gòu)造復雜程度的突出區(qū)域預測SVM模型及其應用.pdf

1、煤碳是我國最重要、最基礎(chǔ)的能源，我國也是產(chǎn)煤最多的國家，與此同時，我國是受煤礦災害最多最嚴重的國家。在眾多災害中，最嚴重的是煤與瓦斯突出。根據(jù)我國《防治煤與瓦斯突出規(guī)定》的要求，在煤礦開采的各個環(huán)節(jié)都需要進行煤與瓦斯突出預測。而影響突出的因素眾多、機理復雜。支持向量機作為新興的智能分類技術(shù)在解決非線性、小樣本數(shù)據(jù)等問題時有非常好的效果。為此，本文提出運用支持向量機建立分類模型，實現(xiàn)對區(qū)域突出危險性的預測。
　　對影響突出的眾多因素

2、進行分析，其中地質(zhì)構(gòu)造是重要的控制性因素。人們對于地質(zhì)構(gòu)造與突出的關(guān)系已經(jīng)有了初步認識，但是它們之間的定量關(guān)系尚在探索之中。本文研究構(gòu)造復雜程度的定量評價，建立了斷層、褶曲、傾角等基本構(gòu)造的定量化描述方法。
　　本文從支持向量機建模的角度考慮，選擇了地質(zhì)、煤質(zhì)、瓦斯三方面的7個特征指標，以此建立突出區(qū)域預測模型。在模型訓練過程中，以準確率最佳為目標，通過不斷測試確定RBF核函數(shù)為該模型的最優(yōu)核函數(shù)，并通過交叉驗證法對參數(shù)C和g進行