【摘 要】
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矿井突水是威胁煤矿安全生产的重大灾害之一，而煤矿顶板导水裂隙带高度(以下简称“导高”)的确定是预防矿井突水的前提，但传统的导高预测方法在导高预测中存在较大误差，因此本文对导高预测方法进行了深入研究，基于SVM算法，在此基础上进行相关改进，提出一种基于CS-SVM的导高预测方法。主要研究结论如下: (1)提出了改进的布谷鸟搜索算法。为了能够对标准布谷鸟搜索算法的大小步长间隔进行自适应动态调整，引入
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矿井突水是威胁煤矿安全生产的重大灾害之一，而煤矿顶板导水裂隙带高度(以下简称“导高”)的确定是预防矿井突水的前提，但传统的导高预测方法在导高预测中存在较大误差，因此本文对导高预测方法进行了深入研究，基于SVM算法，在此基础上进行相关改进，提出一种基于CS-SVM的导高预测方法。主要研究结论如下:
(1)提出了改进的布谷鸟搜索算法。为了能够对标准布谷鸟搜索算法的大小步长间隔进行自适应动态调整，引入了自适应步长和动态权重来均衡算法的局部搜索和全局搜索能力。
(2)提出了改进的CS-SVM算法。在深入了解SVM算法、布谷鸟搜索算法的基础上，提出了改进CS-SVM算法，并将该算法用于构建非线性预测系统。运用UCI数据库中的标准数据集进行仿真实验，对基于CS-SVM算法的非线性系统的预测能力进行验证。
(3)建立了CS-SVM导高预测模型。在总结传统的导高预测方法的基础上，选取开滦矿区导高数据源进行研究，针对导高发育特点，确定相应的影响因子，并利用因子分析法对其进行特征降维提取。依据CS-SVM算法理论，建立了基于CS-SVM算法的导高预测模型。在此基础上，利用MATLABR2016a仿真软件和导高实测样本，用建立的模型对导高进行预测，结果证明该方法具有良好的预测性能，能够满足生产要求。
(4)验证了基于改进CS-SVM算法的导高模型具有更好的预测性能。将CS-SVM导高模型的预测结果与GA-SVM和PSO-SVM算法的预测结果进行对比，结果表明CS-SVM模型的预测准确性更高，进一步验证了CS-SVM算法应用于导高预测的有效性和优越性。
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