基于LS-SVM的矿井巷道场强预测
来源期刊:工矿自动化2014年第10期
论文作者:王安义 郭世坤
文章页码:36 - 40
关键词:矿井巷道;场强;预测模型;最小二乘支持向量机;
摘 要:针对目前矿井巷道场强预测精度低的问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建立预测模型,以某巷道实测数据作为训练样本,对矿井巷道场强进行预测;详细分析了训练集构造和参数选择对预测效果的影响。仿真结果表明,LS-SVM预测模型较双斜率模型和对数校正模型具有更高的预测精度。
王安义,郭世坤
西安科技大学通信与信息工程学院
摘 要:针对目前矿井巷道场强预测精度低的问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建立预测模型,以某巷道实测数据作为训练样本,对矿井巷道场强进行预测;详细分析了训练集构造和参数选择对预测效果的影响。仿真结果表明,LS-SVM预测模型较双斜率模型和对数校正模型具有更高的预测精度。
关键词:矿井巷道;场强;预测模型;最小二乘支持向量机;