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基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测
  • 385
  • 394
  • 作者

    孟倩王永胜周延

  • 单位

    徐州师范大学计算科学与技术学院中国矿业大学安全工程学院兖州煤业股份有限公司通防部

  • 摘要
    将粗集和支持向量机两种算法有机结合起来,建立了基于粗集与支持向量机的采空区自然发火预测模型。通过粗集对采空区自然发火影响因子进行预处理,将约简属性作为输入向量,利用支持向量机进行分类处理,选择了支持向量机核函数,利用变步长搜索法对支持向量机参数进行了优化。在对粗集-支持向量机方法的实验中,通过与支持向量机方法和神经网络方法的比较,发现在样本有限的情况下,基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测方法预测精度更高,训练速度更快,为采空区自然发火预测提供了一种新的方法。
  • 关键词

    粗集-支持向量机采空区自然发火预测神经网络

  • 基金项目(Foundation)
    国家“十一五”科技支撑计划课题(2007baq00168-1)；江苏省高校自然科学基础研究资助项目(08KJD520022)；
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