發(fā)布時間：2018-03-07 22:36

  本文選題：蜂群算法(ABCA)　切入點：支持向量機(SVM)　出處：《重慶大學學報》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為確定合理的底板防水煤巖柱尺寸,減少底板突水安全事故的發(fā)生,利用支持向量機(SVM)與人工蜂群算法(ABCA)綜合研究底板破壞深度問題。由于SVM訓練參數(shù)懲罰因子C和核函數(shù)寬度g的選擇對預測精度的影響顯著,采用ABCA優(yōu)化該訓練參數(shù)的選擇過程,建立基于SVM的底板破壞深度預測模型。選取采深、煤層傾角、采厚、工作面斜長、底板抗破壞能力和是否有切穿斷層或破碎帶作為影響底板破壞深度的主要影響指標,利用現(xiàn)場實測的30組數(shù)據(jù)作為樣本對該模型進行訓練和預測。結果表明:該預測模型的平均相對誤差為12.5%,平均絕對誤差為0.986m,均方誤差為0.005,平方相關系數(shù)為0.980,較其他預測模型具有更強的泛化能力和更高的預測精度。
[Abstract]:In order to determine the reasonable size of waterproof coal and rock pillar of floor slab and reduce the occurrence of water inrush safety accident, Support vector machine (SVM) and artificial bee colony algorithm (ABCA) are used to study the depth of floor damage. Because the choice of penalty factor C and kernel width g of SVM training parameter has a significant effect on prediction accuracy. Using ABCA to optimize the selection process of the training parameters, the prediction model of floor failure depth based on SVM is established. The mining depth, coal seam inclination angle, mining thickness, working face slope length are selected. The ability of the floor to resist failure and whether there are shear faults or broken zones are the main factors affecting the depth of failure of the floor, The results show that the average relative error, absolute error, mean square error and square correlation coefficient of the model are 12.5, 0.986m, 0.005 and 0.980, respectively. His prediction model has stronger generalization ability and higher prediction accuracy.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學礦業(yè)學院;遼寧久安安全技術咨詢有限公司;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51274117)~~
【分類號】：TD745.2;TP18

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本文編號：1581298