江西煤炭科技
江西煤炭科技
강서매탄과기
JIANGXI COAL SCIENCE & TECHNOLOGY
2013年
4期
129-131
,共3页
瓦斯含量%支持向量机回归%预测
瓦斯含量%支持嚮量機迴歸%預測
와사함량%지지향량궤회귀%예측
以淮南矿区潘一东矿11-2煤层为例,运用支持向量机回归(SVR)理论建立煤层瓦斯含量预测模型.结合实测数据对模型进行求解和预测,并与BP神经网络预测模型的预测值进行误差比较分析.根据SVR模型预测煤层未采区的瓦斯含量.研究结果表明:SVR模型预测精度高于BP神经网络模型,适合对煤层瓦斯含量的预测,可为矿井瓦斯的灾害防治提供理论依据.
以淮南礦區潘一東礦11-2煤層為例,運用支持嚮量機迴歸(SVR)理論建立煤層瓦斯含量預測模型.結閤實測數據對模型進行求解和預測,併與BP神經網絡預測模型的預測值進行誤差比較分析.根據SVR模型預測煤層未採區的瓦斯含量.研究結果錶明:SVR模型預測精度高于BP神經網絡模型,適閤對煤層瓦斯含量的預測,可為礦井瓦斯的災害防治提供理論依據.
이회남광구반일동광11-2매층위례,운용지지향량궤회귀(SVR)이론건립매층와사함량예측모형.결합실측수거대모형진행구해화예측,병여BP신경망락예측모형적예측치진행오차비교분석.근거SVR모형예측매층미채구적와사함량.연구결과표명:SVR모형예측정도고우BP신경망락모형,괄합대매층와사함량적예측,가위광정와사적재해방치제공이론의거.
