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基于PSO优化的煤层底板破坏深度预测的LS-SVM模型

徐会军  闫志刚  
【摘要】:利用现场搜集的煤层底板采动破坏深度实例,分析了煤层底板破坏深度的影响因素,为克服人工神经网络方法容易出现过学习的问题,提出了一种新的预测煤层底板破坏深度的粒子群支持向量机方法。利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和推广能力。实验结果表明,利用这种非线性智能预测方法预测煤层底板的破坏深度,不仅具有可靠的理论依据,而且有良好的现场应用价值。

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