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^2,3，周延²

1. 徐州师范大学计算科学与技术学院2. 中国矿业大学安全工程学院3. 兖州煤业股份有限公司通防部

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;