期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
基于支持向量机模型的地表下沉系数计算参数寻优
下载PDF
职称材料
导出
摘要
为准确快速地对地表下沉系数进行预测分析,提出基于支持向量机(SVM)的地表下沉系数的SVM预测模型,结合我国典型的地表移动观测站实际案例,分别采用网格参数寻优算法、遗产算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM模型进行参数寻优,并采用考虑交叉概率的改进GA算法对地表下沉系数进行预测。结果表明,改进的GA算法预测回归系数可达到0.95271,适合地表下沉系数预测分析,预测准确率最高。
作者
熊睿
机构地区
江西铜业集团东同矿业有限责任公司
出处
《采矿技术》
2021年第6期108-111,共4页
Mining Technology
关键词
地表下沉系数
支持向量机
网格参数寻优算法
遗传算法
粒子群寻优算法
分类号
TD325.2 [矿业工程—矿井建设]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
143
参考文献
15
共引文献
308
同被引文献
0
引证文献
0
二级引证文献
0
参考文献
15
1
余志雄,周创兵,李俊平,史超.
基于ν-SVR算法的边坡稳定性预测[J]
.岩石力学与工程学报,2005,24(14):2468-2475.
被引量:40
2
罗战友,杨晓军,龚晓南.
基于支持向量机的边坡稳定性预测模型[J]
.岩石力学与工程学报,2005,24(1):144-148.
被引量:66
3
陈祖云,张桂珍,邬长福,杨胜强.
基于支持向量机的边坡稳定性预测研究[J]
.中国安全生产科学技术,2009,5(4):101-105.
被引量:10
4
曹庆奎,王瑞.
基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测[J]
.煤矿安全,2014,45(2):200-203.
被引量:10
5
鞠鲁峰,王群京,李国丽,胡存刚,钱喆.
永磁球形电机的支持向量机模型的参数寻优[J]
.电工技术学报,2014,29(1):85-90.
被引量:25
6
彭杨皓,于跃,梁远涛.
煤矿井下高浓度胶结充填开采地表沉陷预计[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2015,34(3):300-304.
被引量:8
7
王永辉,倪岳晖,周建伟,温冰,陈洪年.
基于概率积分法的横河煤矿巨厚松散层下开采沉陷预测分析[J]
.地质科技情报,2014,33(4):219-224.
被引量:13
8
范忻,汪云甲,张书建.
基于GA和LS-WSVM矿区地表下沉系数预测[J]
.煤炭工程,2012,44(6):97-99.
被引量:3
9
王拂晓,谭志祥,邓喀中.
基于GA-GRNN的地表下沉系数预测方法研究[J]
.煤炭工程,2014,46(7):94-96.
被引量:12
10
于宁锋,杨化超,邓喀中,张书毕.
基于PSO和SVM的矿区地表下沉系数预测[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2008,27(3):365-367.
被引量:18
二级参考文献
143
1
张春武.
用综合评价系数求取邢东矿井岩移参数[J]
.河北煤炭,2002(6):46-47.
被引量:5
2
任洪娥,霍满冬.
基于PSO优化的SVM预测应用研究[J]
.计算机应用研究,2009,26(3):867-869.
被引量:32
3
周大伟,安士凯,张静,张力民.
概率积分参数选取的主成分回归分析[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2013,32(11):1528-1532.
被引量:6
4
王雨,刘国彬,屠传豹.
基于遗传-GRNN在深基坑地连墙测斜预测中的研究[J]
.岩土工程学报,2012,34(S1):167-171.
被引量:15
5
李元诚,方廷健.
小波支持向量机[J]
.模式识别与人工智能,2004,17(2):167-172.
被引量:13
6
王存睿,段晓东,刘向东,周福才.
改进的基本粒子群优化算法[J]
.计算机工程,2004,30(21):35-37.
被引量:43
7
瞿群迪,周华强,侯朝炯,关明亮.
煤矿膏体充填开采工艺的探讨[J]
.煤炭科学技术,2004,32(10):67-69.
被引量:48
8
茆诗松,王金玉,周纪芗.
参数设计思想与方法的研究[J]
.应用概率统计,1993,9(4):438-448.
被引量:16
9
冯夏庭,王泳嘉,卢世宗.
边坡稳定性的神经网络估计[J]
.工程地质学报,1995,3(4):54-61.
被引量:116
10
林继鹏,刘君华.
基于小波的支持向量机算法研究[J]
.西安交通大学学报,2005,39(8):816-819.
被引量:25
共引文献
308
1
张宏.
采矿技术在采矿中的特点及应用研究[J]
.内蒙古石油化工,2020(10):98-99.
被引量:2
2
徐斌,杨仁树,李永亮,路彬,骆浩浩,李成孝.
煤矿胶结充填开采覆岩移动三量关系及其控制原则[J]
.煤炭学报,2022,47(S01):49-60.
被引量:5
3
张帆.
急倾斜煤层充填法开采覆岩运动规律研究[J]
.煤炭工程,2019,51(S1):147-150.
被引量:1
4
郭文兵,黄成飞,陈俊杰.
厚湿陷黄土层下综放开采动态地表移动特征[J]
.煤炭学报,2010,35(S1):38-43.
被引量:59
5
李秀珍,孔纪名,谢建勋.
水电岩质边坡稳定性预测的支持向量机方法[J]
.煤炭学报,2011,36(S2):259-263.
被引量:6
6
张丽萍,于锐,黄超群.
矿山地表移动ARMA预测模型[J]
.煤炭学报,2011,36(S2):375-379.
被引量:4
7
李培现,谭志祥,闫丽丽,邓喀中.
基于支持向量机的概率积分法参数动态时序预报[J]
.煤炭学报,2011,36(S2):380-385.
被引量:15
8
方建勤,夏才初,颜荣贵.
岩体疏干的裂隙空隙扩散型沉陷研究[J]
.公路交通科技(应用技术版),2010,6(11):340-344.
9
陈志光.
胶结充填采矿工艺中存在的问题和改进措施研究[J]
.科技创业家,2013(2).
被引量:3
10
白永学,漆泰岳,李有道,吴占瑞.
基于LSSVM对盾构施工诱发地面塌陷变形预测[J]
.岩石力学与工程学报,2013,32(S2):3666-3674.
被引量:5
1
朱继安,刘义.
基于相对频谱能量矩和概率神经网络的柴油机气门间隙故障诊断方法[J]
.煤矿机电,2021,42(5):41-45.
被引量:1
2
于文波,武佩,宣传忠,张春慧,江洁.
多曝光星敏感器的全运动参数建模及优化设计[J]
.北京航空航天大学学报,2021,47(10):2006-2012.
3
李开鑫,柳昌涛,王昊楠.
巨厚松散层下综采工作面地表沉陷规律及其采厚效应[J]
.矿山测量,2021,49(5):22-26.
被引量:1
采矿技术
2021年 第6期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部