支持向量機多分類預(yù)測技術(shù)研究——桑樹坪煤礦煤與瓦斯突出預(yù)測.pdf

1、支持向量機是在統(tǒng)計學習理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的非常有效的機器學習方法。由于其出色的學習性能，該技術(shù)已成為預(yù)測領(lǐng)域新的研究熱點，其中支持向量機二類分類機的理論和實際應(yīng)用研究相對成熟，而多分類的研究尚有待進一步深入。煤與瓦斯突出事故頻發(fā)給人民生命財產(chǎn)帶來巨大危害。煤與瓦斯突出過程是一個高度復(fù)雜過程，具有影響因素繁多、高度非線性等問題。本文采用支持向量機多分類預(yù)測方法對煤與瓦斯突出進行預(yù)測很有實際意義。 本文通過大量閱讀中外文獻，

2、了解了煤與瓦斯突出過程的特點；分析與突出關(guān)系密切的各個相關(guān)變量，同時對支持向量機基本理論知識、方法技術(shù)以及目前的研究領(lǐng)域、發(fā)展現(xiàn)狀進行綜述。在對支持向量機多項技術(shù)深入分析和比較后，確定適合突出的各項技術(shù)并進行理論說明；對基于支持向量機的幾種多分類方法的性能進行研究和比較；探討高斯徑向基核函數(shù)的可分性與局部性，確定本文核函數(shù)；采用改進序列極小化方法進行特征選擇，提高支持向量機在分類預(yù)測問題中的應(yīng)用能力。本文建立了煤與瓦斯突出預(yù)測系統(tǒng)。根據(jù)