基于SVM的厚松散层矿区开采下沉系数预测模型

韩奎峰; 康建荣

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针对厚松散层薄基岩矿区开采沉陷变形预计中存在的下沉系数偏大问题,以23个开采工作面的地质采矿条件及其下沉系数为学习和测试样本,将文化-随机粒子群算法(CA-rPSO)和支持向量机(SVM)相结合,利用CA-rPSO的快速并行寻优功能优化SVM参数,建立了厚松散层薄基岩开采条件下下沉系数的SVM预测模型.通过实例验证SVM的预计结果与实际符合较好.

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来源
《煤矿开采》|2012年第4期|8-10,59|共4页
作者
韩奎峰; 康建荣;
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作者单位

中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116;

徐州师范大学测绘学院,江苏徐州221116;

徐州师范大学测绘学院,江苏徐州221116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TD325.2;
关键词
SVM; 厚松散层; 下沉系数;
入库时间 2022-08-31 20:52:15

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