【摘 要】
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为建立精确度高且具有自学习能力的开采沉陷预计参数选取模型,采用主成分分析方法,对文献中的数据进行预处理,选择累计方差达到96.79%的6个主成分因子和地表下沉系数为输入和
【机 构】
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中国矿业大学银川学院矿业工程系,山西蓝焰煤层气工程研究有限责任公司
【基金项目】
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宁夏高等学校科学技术研究项目资助(编号:20130137)
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为建立精确度高且具有自学习能力的开采沉陷预计参数选取模型,采用主成分分析方法,对文献中的数据进行预处理,选择累计方差达到96.79%的6个主成分因子和地表下沉系数为输入和输出变量,以径向基（RBF）为核函数,建立了基于支持向量机开采沉陷预计参数选取模型。结果表明,支持向量机模型在训练样本较少的情况下,具有较高的预测精度和较强的泛化能力,平均相对误差和均方根误差值的对比证明了支持向量机模型的预测准确性和预测稳定性更好。
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