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基于支持向量机的安全投入需求预测研究
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摘要
由于煤炭安全投入影响因素较多,所具有的非线性、复杂性与内在随机性,传统的方法难以准确模拟其变化状态并预测未来需求。神经网络是一种较好解决此类问题的方法,但是本身存在诸多缺陷,而这些缺陷支持向量机(Support Vector Machine.SVM)可以克服。本文基于安全投入预测的非线眭,利用统计学习理论的支持向量机,建立基于支持向量机的预测模型。
作者
杨久东
蔡炜华
机构地区
中国矿业大学管理学院
河北理工大学
河北工程大学
出处
《煤炭经济研究》
2009年第9期84-85,共2页
Coal Economic Research
关键词
支持向量机
需求预测
安全投入
统计学习理论
神经网络
预测模型
非线性
随机性
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TD7 [矿业工程—矿井通风与安全]
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