基于支持向量机的开采沉陷预计参数选取研究

摘要：

为建立精确度高且具有自学习能力的开采沉陷预计参数选取模型，采用主成分分析方法，对文献中的数据进行预处理，选择累计方差达到96．79％的6个主成分因子和地表下沉系数为输入和输出变量，以径向基（RB F ）为核函数，建立了基于支持向量机开采沉陷预计参数选取模型。结果表明，支持向量机模型在训练样本较少的情况下，具有较高的预测精度和较强的泛化能力，平均相对误差和均方根误差值的对比证明了支持向量机模型的预测准确性和预测稳定性更好。

关键词：支持向量机、主成分分析、下沉系数、选取

分类号：TD173+.4(矿山地质与测量)

资助基金：宁夏高等学校科学技术研究项目资助编号20130137

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：114-116,120