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
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1、支持向量機(jī)在井壁安全預(yù)測(cè)中的應(yīng)用摘要:針對(duì)礦井井壁安全與其影響因素之間存在著復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系及新建礦井中實(shí)測(cè)樣本較少,本文提出一種基于支持向量機(jī)的井壁安全預(yù)測(cè)方法,該方法基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理與小樣本學(xué)習(xí)方法,能很好的表達(dá)與其影響因素之間的非線(xiàn)性映射關(guān)系。預(yù)測(cè)結(jié)果精度高,表明井壁安全預(yù)測(cè)是可行的,有效的,可以直接用于煤礦井壁安全分析預(yù)測(cè)。關(guān)鍵詞:井壁安全預(yù)測(cè),支持向量機(jī)中圖分類(lèi)號(hào):P624.8文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1.引言近年來(lái)隨著煤
2、炭開(kāi)挖深度的增加,開(kāi)挖速度的加快,開(kāi)挖風(fēng)險(xiǎn)也與之劇增,井壁的安全預(yù)測(cè)顯得越來(lái)越重要。而井壁的穩(wěn)定是一個(gè)復(fù)雜的非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),與土層厚度,滲透系數(shù),地質(zhì)構(gòu)造,埋深等有關(guān),因此本文特為之提出了一種基于支持向量機(jī)的方法。2.支持向量機(jī)算法原理Vapnik【67】等于1995年提出了支持向量機(jī)這一新的通用機(jī)器學(xué)習(xí)方法。SVM是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的方法,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。其算法是一個(gè)凸二次優(yōu)化問(wèn)題,保證找
3、到的解是全局最優(yōu)解,能較好的解決小樣本,非線(xiàn)性,高維本文從某礦收集的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本,見(jiàn)表1,選取前6個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)模型的學(xué)習(xí)樣本,取78個(gè)亞樣本實(shí)例用于實(shí)驗(yàn)樣本,后2個(gè)用來(lái)作為檢驗(yàn)樣本。表1凍結(jié)壓力及地質(zhì)因素樣本表表2支持向量機(jī)基本參數(shù)學(xué)習(xí)樣本集確定后,模型的建立,主要是選擇相應(yīng)的SVM參數(shù):核函數(shù)和C,本文SVM模型計(jì)算選用徑向基核函數(shù),C初始值為100,循環(huán)次數(shù)為10,循環(huán)步長(zhǎng)10;參數(shù)g初始值設(shè)為1,循環(huán)次數(shù)為10,循環(huán)步長(zhǎng)為0
4、.1;回歸模型擇優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)為標(biāo)準(zhǔn)差,回歸帶寬初始值設(shè)為0.1,循環(huán)次數(shù)為10,循環(huán)步長(zhǎng)為0.1,損失函數(shù)疊加上界為2000,回歸迭代最大次數(shù)設(shè)為10000。運(yùn)行后支持向量機(jī)相關(guān)參數(shù)見(jiàn)表2。通過(guò)模型計(jì)算可得最優(yōu)模型中的參數(shù)C=100,w=0.1,g=1.9,KT條件中的最大偏移量maxdiff=0.00082。支持向量SV有9個(gè)(包括0個(gè)在邊界上),epsilon不敏感損失函數(shù):loss=0,用所有訓(xùn)練向量求出的=19.42367,用最優(yōu)模型
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