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基于LS-SVM的矿井巷道场强预测
  • 246
  • 137
  • 作者

    王安义郭世坤

  • 单位

    西安科技大学通信与信息工程学院

  • 摘要
    针对目前矿井巷道场强预测精度低的问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建立预测模型,以某巷道实测数据作为训练样本,对矿井巷道场强进行预测;详细分析了训练集构造和参数选择对预测效果的影响。仿真结果表明,LS-SVM预测模型较双斜率模型和对数校正模型具有更高的预测精度。
  • 关键词

    矿井巷道场强预测模型最小二乘支持向量机

  • 基金项目(Foundation)
    陕西省教育厅科学研究计划资助项目(2013JK0864)；
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    [1]基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测

    [2]基于改进卷积神经网络的矿井巷道场强预测

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