基于支持向量机的导水裂缝带高度预测模型

文中研究并建立了基于支持向量机(SVM)的长壁冒落开采条件下采空区顶板导水裂缝带高度非线性预测模型。首先分析了影响导水裂缝带高度的因素,搜集多个矿区的导水裂缝带高度实测资料作为训练和测试样本,将SVM模型与BP神经网络模型(BP-NN)的预测结果进行对比分析。结果表明:SVM的预测精度和稳定性相比BP-NN有较大提高,综合反映了采空区顶板导水裂缝带高度与地质采矿条件的非线性关系,是导水裂缝带高度预测的一种新思路,值得进一步研究和推广。