基于GA-SVM耦合模型的煤与瓦斯突出危险性预测

摘要

为了更加科学地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于遗传算法(GA)的支持向量机(SVM)参数选择方法,选取瓦斯含量、开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤坚固性系数、煤体破坏类型这6个主要影响因素研究煤与瓦斯突出危险性,建立GA-SVM瓦斯突出危险性预测模型,并结合工程实例进行验证.研究结果表明:样本突出危险性预测准确度达到91.67%,预测结果与实际情况相符.采用遗传算法与支持向量机模型预测,有效降低人为因素带来的误差,对提高煤与瓦斯突出危险性预测精准度具有一定的参考意义.