基于网格搜索-支持向量机的采场顶板稳定性预测

为准确、快速地预测采场顶板稳定性(SRS),建立基于支持向量机(SVM)理论的SRS评价法。考虑煤-岩石介质与环境条件和工程因素,研究岩石单轴抗压强度、岩石质量指标(RQD)、煤体抗压强度、顶板水文状况和工作面月推进速度对SRS的影响。建立SRS识别的SVM模型。为提高预测模型的泛化能力和预测精度,利用网格搜索法(GSM)及10折交叉确认寻优方法对SVM模型的参数进行优化。用该模型对5组待判工程实例进行判别。研究结果表明,模型训练样本10折交叉确认准确率达91.3%,对测试样本识别正确率为80%,识别结果与实际较吻合。