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岩爆预测的支持向量机
引用本文:冯夏庭,赵洪波.岩爆预测的支持向量机[J].东北大学学报(自然科学版),2002,23(1):57-59.
作者姓名:冯夏庭  赵洪波
作者单位:东北大学资源与土木工程学院;中国科学院武汉岩土力学研究所辽宁沈阳110004中国科学院武汉岩土力学研究所;湖北武汉430071;湖北武汉430071
基金项目:霍英东教育基金会资助项目 (710 48),教育部高等学校优秀青年教师科研与教学奖励计划资助项目
摘    要:针对岩爆预测问题,提出了基于支持向量机的预测方法,通过对影响岩爆因素的分析,然后运用支持向量机理论建立岩爆预测的支持向量机模型·结果表明,基于支持向量机的岩爆预测方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景·

关 键 词:统计学习理论  支持向量机  隧道  采场  岩爆  预测
文章编号:1005-3026(2002)01-0057-03
修稿时间:2001年4月20日

Prediction of Rockburst Using Support Vector Machine
FENG Xia ting ,ZHAO Hong bo.Prediction of Rockburst Using Support Vector Machine[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2002,23(1):57-59.
Authors:FENG Xia ting    ZHAO Hong bo
Abstract:A new method based on support vector machine for predicting rockbursts was proposed.It uses support vector machine to represent nonlinear relationship between rockburst and its factors.This model learns from case histories and then can predict fast the rockburst for similar conditions.Three support vector machine models were established for VCR stope,carbon leader stope and tunnel in deep gold mines,respectively. The models give accurate predictions for the novel conditions.
Keywords:statistical learning theory  support vector machine  tunnel  stope  rockburst  prediction
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