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一种基于支持向量机和模型树的回归模型及其在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用
引用本文:李超群,李宏伟.一种基于支持向量机和模型树的回归模型及其在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用[J].应用基础与工程科学学报,2011,19(3):370-378.
作者姓名:李超群  李宏伟
作者单位:中国地质大学数学系,湖北武汉,430074
基金项目:国家自然科学基金(61071188;40776006);湖北省自然科学基金(2009CDB077);中国地质大学优秀青年教师资助计划(CUGNQL0830);中央高校基本科研业务费专项资金
摘    要:矿井瓦斯是煤矿生产过程中的主要不安全因素,能否准确预测采煤工作面上的瓦斯涌出量将直接影响矿井开采的经济技术指标.从数据挖掘与机器学习的角度看,瓦斯涌出量的预测问题是回归分析的经典应用.支持向量机和模型树在回归分析方法中显示出了优越的性能,本文应用支持向量机和模型树方法建立采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型.实验结果显示,预...

关 键 词:瓦斯涌出量预测  支持向量机  模型树  组合模型

A SVM and Model Tree Based Regression Model and Its Application in Predicting the Amount of Gas Emitted from Coalface
LI Chaoqun,LI Hongwei.A SVM and Model Tree Based Regression Model and Its Application in Predicting the Amount of Gas Emitted from Coalface[J].Journal of Basic Science and Engineering,2011,19(3):370-378.
Authors:LI Chaoqun  LI Hongwei
Institution:LI Chaoqun,LI Hongwei(Faculty of Mathematics,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China)
Abstract:The mine gas is one of the most unsafe factors in coal mine production.Predicting gas emission directly affects the economic and technological indicators of the mining process.From the data mining and machine learning point of view,it is a typical application of regression analysis.Support vector machine(SVM)and model tree have already demonstrated a superior performance among different regression models.This paper applies them to build prediction models for the amount of gas emitted from coalface.The exper...
Keywords:gas emission prediction  support vector machine  model tree  combined model  
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