【摘 要】
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将遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合,采用GA算法优化SVM变量因子,通过对条带开采地表下沉系数的主要影响因素进行分析,建立了基于GA-SVM的条带开采地表下沉系数预测模型,
【机 构】
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中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,兖州煤业股份有限公司兴隆庄煤矿,
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将遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合,采用GA算法优化SVM变量因子,通过对条带开采地表下沉系数的主要影响因素进行分析,建立了基于GA-SVM的条带开采地表下沉系数预测模型,解决了条带开采下沉系数预测误差较大的问题。
By combining genetic algorithm (GA) with support vector machine (SVM), the GA algorithm is used to optimize the SVM variables. Based on the analysis of the main factors influencing the subsidence coefficient of strip mining, the GA-SVM based strip mining Surface subsidence coefficient prediction model to solve the strip mining subsidence coefficient prediction error larger problem.
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