基于LS-SVM的回采工作面瓦斯涌出量预测
孙林1
杨世元2
1.合肥工业大学,应用物理系,安徽,合肥,2300092.合肥工业大学,仪器科学与光电工程学院,安徽,合肥,230009
摘要：提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回采工作面瓦斯涌出量预测新方法.一方面,该方法基于结构风险最小化,能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对回采工作面瓦斯涌出量进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,该方法用等式约束代替不等式约束,降低了计算的复杂性,使得预测容易实现.实验表明,该方法具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对回采工作面瓦斯涌出量的预测.
关键词：最小二乘支持向量机回采工作面瓦斯涌出量预测
分类号：TD712.5(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(70672096)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1377-1380 )
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