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基于改进的FOA-SVM导水裂隙带高度预测研究
被引：33
作者：
张宏伟
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机构: 辽宁工程技术大学矿业学院
朱志洁
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机构: 辽宁工程技术大学矿业学院
霍丙杰
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机构: 辽宁工程技术大学矿业学院
论文数: 引用数:
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机构:
机构：
[1] 辽宁工程技术大学矿业学院
来源：
关键词：
导水裂隙带;
支持向量机(SVM);
果蝇优化算法(FOA);
回归;
仿真预测;
D O I：
10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2013.10.017
中图分类号：
TD744 [排水、堵水设备及排水系统];
学科分类号：
摘要：
为准确预测导水裂隙带高度,提出一种新的预测方法。在对部分矿井的导水裂隙带发育情况统计分析的基础上,应用支持向量机(SVM)建立导水裂隙带高度预计模型。采用改进的果蝇优化算法(FOA)优化参数,避免SVM的参数选取对预测准确性的影响。选取统计样本,检验该模型的预测性能。并将该模型的预测结果与未改进的3种方法(FOA优化的SVM、遗传算法(GA)优化的SVM和粒子群算法(PSO)优化的SVM模型)分别进行比较。结果表明:改进的FOA-SVM模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,能够相对准确、高效地预测导水裂隙带高度。
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