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基于支持向量机的概率积分法参数动态时序预报 被引量:15

Time series forecasting of probability integration method parameters based on support vector machine
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摘要 根据支持向量机和时间序列分析原理,建立了开采地表移动的概率积分法参数动态时序预报模型。首先获得等时间间隔的地表移动参数数据,并进行时间序列的平稳性、零均值和正态性处理。通过合理确定模型嵌入维数和支持向量机参数建立支持向量机模型,采用平均绝对误差百分率和威尔莫特一致性指数两个指标对模型的精度和泛化性能进行评价。以淮北某矿实测地表移动参数为例,所预报的下沉系数、水平移动系数、主要影响角正切、开采影响传播角的绝对误差和相对误差较小,预报结果与实测结果吻合。 根据支持向量机和时间序列分析原理,建立了开采地表移动的概率积分法参数动态时序预报模型。首先获得等时间间隔的地表移动参数数据,并进行时间序列的平稳性、零均值和正态性处理。通过合理确定模型嵌入维数和支持向量机参数建立支持向量机模型,采用平均绝对误差百分率和威尔莫特一致性指数两个指标对模型的精度和泛化性能进行评价。以淮北某矿实测地表移动参数为例,所预报的下沉系数、水平移动系数、主要影响角正切、开采影响传播角的绝对误差和相对误差较小,预报结果与实测结果吻合。
出处 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期380-385,共6页 Journal of China Coal Society
基金 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CX10B_141Z) 国家自然科学基金资助项目(41071273)
关键词 支持向量机 概率积分法 时间序列 开采沉陷 support vector machine probability integration method time-series mining subsidence
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参考文献12

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