| 基于改进支持向量机的煤体瓦斯渗透率预测 |
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| 引用本文： | 古勇. 基于改进支持向量机的煤体瓦斯渗透率预测[J]. 数学的实践与认识, 2016, 0(20): 149-155 |
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| 作者姓名： | 古勇 |
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| 作者单位： | 廊坊师范学院建筑工程学院,河北廊坊,065000 |
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| 摘 要： | 针对煤体瓦斯渗透率在预测方法上存在计算量大、样本选取量多、智能化程度低等问题,首先分析了瓦斯压力、有效应力、温度变化和抗压强度等4个影响煤体瓦斯渗透率的主要因子,然后根据煤体的力学特性建立了煤体瓦斯渗透率的PSO-SVM预测模型,应用PSO算法优化了支持向量机模型的参数,最后将该模型应用于实际工程中,并将该模型的预测结果与BP模型的预测结果进行比较,结果表明,在样本数据较少的情况下,PSO-SVM模型的预测误差较小,准度更高,能够更好的对煤体瓦斯渗透率进行预测.
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| 关 键 词： | 瓦斯 渗透率 支持向量机 PSO算法 |
Prediction of Coal Gas Permeability Based on PSOSVM |
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| Keywords: | gas permeability support vector machine PSO algorithm |
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