基于网格搜索-支持向量机的采场顶板稳定性预测

摘要：

为准确、快速地预测采场顶板稳定性(SRS),建立基于支持向量机(SVM)理论的SRS评价法.考虑煤-岩石介质与环境条件和工程因素,研究岩石单轴抗压强度、岩石质量指标(RQD)、煤体抗压强度、顶板水文状况和工作面月推进速度对SRS的影响.建立SRS识别的SVM模型.为提高预测模型的泛化能力和预测精度,利用网格搜索法(GSM)及10折交叉确认寻优方法对SVM模型的参数进行优化.用该模型对5组待判工程实例进行判别.研究结果表明,模型训练样本10折交叉确认准确率达91.3％,对测试样本识别正确率为80％,识别结果与实际较吻合.

关键词：采场顶板稳定性(SRS)、支持向量机(SVM)、网格搜索法(GSM)、10折交叉确认、预测

所属期刊栏目：24

分类号：X936(安全工程)

资助基金：国家自然科学基金资助51304110;辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助LJQ2013039.

在线出版日期：2014-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：31-36