基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测
孟倩1
王永胜2
周延3
1.徐州师范大学,计算科学与技术学院,江苏,徐州,2211162.中国矿业大学,安全工程学院,江苏,徐州,221008;兖州煤业股份有限公司,通防部,山东,邹城,2735003.中国矿业大学,安全工程学院,江苏,徐州,221008
摘要：将粗集和支持向量机两种算法有机结合起来,建立了基于粗集与支持向量机的采空区自然发火预测模型.通过粗集对采空区自然发火影响因子进行预处理,将约简属性作为输入向量,利用支持向量机进行分类处理,选择了支持向量机核函数,利用变步长搜索法对支持向量机参数进行了优化.在对粗集-支持向量机方法的实验中,通过与支持向量机方法和神经网络方法的比较,发现在样本有限的情况下,基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测方法预测精度更高,训练速度更快,为采空区自然发火预测提供了一种新的方法.
关键词：粗集-支持向量机采空区自然发火预测神经网络
分类号：TD752.2(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家科技支撑计划(2007BAQ00168-1)江苏省高等学校自然科学基础研究项目(08KJD520022)
论文发表日期：2010-01-01
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）
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