基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究

作者

曹庆奎赵斐
单位

河北工程大学经济管理学院北京科技大学东凌经济管理学院
摘要

针对煤层底板突水问题的小样本、非线性特点,采用支持向量回归算法对突水量进行预测,避免了定性分析的局限性。利用遗传算法全局搜索能力的优势,提出了基于遗传算法的支持向量回归参数寻优方法,并建立煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型。该模型首先通过遗传算法对训练样本的学习,得到支持向量回归机的最优参数值,然后运用遗传-支持向量回归模型对测试样本进行突水量预测。测试结果表明:与神经网络,传统支持向量回归机的预测值相比,煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型精度高,具有较强的泛化能力。
关键词

煤层底板突水量预测遗传算法支持向量机支持向量回归机
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金资助项目(60874116)；河北省自然科学基金资助项目(F2010001047)；
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