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基于支持向量分类机的煤与瓦斯突出危险性预测
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  • 337
  • 作者

    周爱桃王凯杜锋韦彩平

  • 单位

    中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院煤炭资源与安全开采国家重点实验室

  • 摘要
    为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性,提出了基于支持向量分类机的煤与瓦斯突出危险性分类的预测方法。该方法以地应力、瓦斯压力、煤的厚度和煤样筛分模数作为特征值,建立了煤与瓦斯突出危险性预测模型,分别选用单项式、多项式、RBF以及Sigmoid核函数对所选样本训练学习,确定了RBF做为预测突出危险性模型的核函数。
  • 关键词

    支持向量分类机煤与瓦斯突出危险性预测

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目(51474219；51304213；51174212)；高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助课题(20120023110006)；中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目(SKLCRSM13KFB08)；
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