基于εN-SVDD算法的煤层底板突水危险性预测

摘要

为有效预测深部煤层开采面临的底板突水威胁,减少突水事故发生,针对水文地质勘探资料少、突水相关数据获取较难的情况,提出结合ε不敏感损失间隔的带负类支持向量数据描述（εN-SVDD）算法,采用该算法构建了底板突水预测模型,对选取的突水预测样例进行了突水预测分析,得到了准确的预测结果.研究结果表明:与原始SVDD、支持向量机（SVM）方法相比较,εN-SVDD预测模型在突水相关数据较少时仍能得到较高的预测准确率.