基于FOA-SVR模型的矿井底板突水量预测应用研究

矿井突水是常见的突发性强烈的矿井灾害。为了更好地预防矿井水灾,降低灾害造成的物质损失,减少人员伤亡,建立了一种基于FOA-SVR的矿井底板突水量预测模型,利用果蝇算法优化支持向量回归机算法(FOA-SVR)选出最优的模型参数。针对底板突水这种非线性、小样本问题,从突水因素中选取水压、含水层厚度、隔水层厚度、底板采动裂隙带深度以及断层落差作为特征因素。然后利用FOA对SVR参数进行优化之后建立FOA-SVR底板突水量预测模型,输出即为需要预测的突水量。结合实例并将该模型的预测结果与SVR模型的预测结果进行对比,结果表明:该模型在预测突水量的精度上比SVR模型更高,具有一定的应用价值。