首页 期刊 工业安全与环保 PCA-SVM模型在煤层瓦斯涌出量预测中的应用 【正文】

PCA-SVM模型在煤层瓦斯涌出量预测中的应用

作者:李鑫灵; 袁梅; 敖选俊; 隆能增; 张平; 许石青 贵州大学矿业学院; 贵阳550025; 贵州省非金属矿产资源综合利用重点实验室; 贵阳550025; 复杂地质矿山开采安全技术工程中心; 贵阳550025; 贵州中纸投资有限公司; 贵州盘州553537
煤层瓦斯涌出量   主成分分析   支持向量机   预测  

摘要:针对煤层瓦斯涌出量影响因素众多且各因素间呈复杂非线性的特点,文章利用主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)的理论基础,构建了PCA-SVM的煤层瓦斯涌出量预测模型,该模型利用SPSS20.0软件中的主成分分析模块对影响煤层瓦斯涌出量的12个因素进行降维,提取其中3个最能反映原始数据本质特征的主成分因子,再将主成分因子的前25组数据作为训练集,后10组数据作为测试集,借助MATLAB中的LIBSVM工具箱进行支持向量机预测,最后将PCA-SVM、SVM及使用较为广泛的多元线性回归3种方法的瓦斯涌出量预测结果进行对比,预测结果表明PCA-SVM模型在预测精度、稳定性方面都优于其他两种预测方法,更适合煤层瓦斯涌出量的预测。

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