王娟
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 供职机构：山东科技大学地质科学与工程学院更多>>
- 发文基金：青岛经济技术开发区科技发展计划项目山东省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：矿业工程天文地球更多>>
- 基于支持向量机的导水裂隙带发育高度预测被引量：9
- 2014年
- 在大量实测数据的基础上探究了经验公式法的局限性并基于理论层面分析了BP神经网格法局限性。探究了支持向量机计算导水裂隙带发育高度的优势,根据43个收集到的顶板裂隙带发育高度实测数据,依照参数获取简便,与导水裂隙带发育高度相关性相对较高的原则,以采高、顶板覆岩强度以及开采方式作为特征因子,建立导水裂隙带发育高度回归模型。利用模型预测了谢桥1121工作面及白庄7507工作面导水裂隙带发育高度。结果表明:运用SVM回归模型预测导水裂隙带发育高度具有较好的可行性。
- 谭希鹏施龙青王娟季小凯景行邢同菊刘云
- 关键词：支持向量机导水裂隙带经验公式发育高度
- 基于支持向量机的赵官矿小断层预测被引量：5
- 2015年
- 针对支持向量机(SVM)适合小样本数据建模这一特点,提出利用SVM进行煤矿小断层预测。以小断层广泛发育的赵官矿实测数据为基础,选取断层倾向、落差、倾角以及断层性质作为特征影响因子,以Matlab中的libsvm工具箱为平台,总结了SVM建模过程,并建立了赵官矿井小断层水平延展长度的SVM预测模型,验证了该模型在该井田内具有一定泛化性。为验证SVM小样本建模的优越性及该模型在相似地质条件下工程实例的应用,利用该模型及传统的多元回归模型对赵官矿以及邻矿——邱集矿采掘工程中新揭露的小断层进行预测,并将两种方法计算结果与实际结果进行对比,发现SVM预测结果更精确。
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- 关键词：支持向量机
