金属矿山
金屬礦山
금속광산
METAL MINE
2014年
11期
31-34
,共4页
分层人工鱼群算法%支持向量机%巷道围岩%松动圈厚度
分層人工魚群算法%支持嚮量機%巷道圍巖%鬆動圈厚度
분층인공어군산법%지지향량궤%항도위암%송동권후도
Layered artificial fish algorithm%Support vector machine%Surrounding rock%Loose circle thickness
为了及时掌握巷道围岩松动圈的厚度,以便采取措施控制围岩的安全性,采用基于最大间隔算法的支持向量机进行预测.考虑支持向量机的性能很大程度依赖于参数的选择,提出改进的人工鱼群算法优化支持向量机的参数,以取得更好的准确度.首先对基本人工鱼群算法增加了种类分层和交叉变异,然后以此优化的参数对考查数据进行支持向量机回归预测.通过人工鱼群行为和参数的改进,扩大了搜索空间,增加了全局优化的稳定性,克服了人工鱼群后期寻优速度慢等问题.对某巷道围岩松动圈厚度监测与预测结果表明:该模型的预测精度较高,缩短了寻找参数的时间,泛化性能提高,收敛加快,可以有效地指导巷道围岩安全性的监测.
為瞭及時掌握巷道圍巖鬆動圈的厚度,以便採取措施控製圍巖的安全性,採用基于最大間隔算法的支持嚮量機進行預測.攷慮支持嚮量機的性能很大程度依賴于參數的選擇,提齣改進的人工魚群算法優化支持嚮量機的參數,以取得更好的準確度.首先對基本人工魚群算法增加瞭種類分層和交扠變異,然後以此優化的參數對攷查數據進行支持嚮量機迴歸預測.通過人工魚群行為和參數的改進,擴大瞭搜索空間,增加瞭全跼優化的穩定性,剋服瞭人工魚群後期尋優速度慢等問題.對某巷道圍巖鬆動圈厚度鑑測與預測結果錶明:該模型的預測精度較高,縮短瞭尋找參數的時間,汎化性能提高,收斂加快,可以有效地指導巷道圍巖安全性的鑑測.
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