导水裂缝带高度预测的模糊支持向量机模型

针对传统支持向量机(SVM)模型在导水裂缝带高度预测中存在着易受奇异值干扰而造成的泛化能力降低问题,提出了基于异常样本探测、剔除的模糊支持向量机模型(FS-VM)。采用模糊聚类分析和加权支持向量机(WSVM)相结合的方法,首先根据模糊ISODATA算法求得导水裂缝带高度及其影响因素的最优分类矩阵,剔除分类结果不一致的观测样本,然后以模糊隶属度为样本权重,按照WSVM建模思想建立了导水裂缝带高度预测的FSVM模型。通过实例将FSVM和WSVM、SVM的预测结果作对比分析。结果表明,FSVM避免了异常样本对预测结果的影响,并顾及了建模样本的不同重要程度,其预测精度比WSVM和SVM有较大的提高。