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搜索结果: 1-5 共查到矿山工程技术 SVM相关记录5条 . 查询时间(0.031 秒)
煤矿岩石巷道爆破效果预测对合理优化爆破参数、提高爆破效率具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破效果影响因素多、难以进行爆破效果准确预测等关键技术难题,提出基于GA-SVM融合技术的爆破效果预测模型,实现爆破效果科学、合理预测。首先,基于综合分析、专家打分法等确定影响煤矿岩巷爆破效果关键指标|然后,根据不同矿区典型案例建立爆破效果预测样本库,并对样本进行数据处理|最后,将预测模型应用于实际工程,预测结果...
超宽带在井下穿透成像算法中需要解决的关键问题,是在塌方体电磁参数未知的情况下,对埋藏在塌方体另一侧的目标进行成像。由于巷道内背景介质复杂的电磁特性以及多径传播效应等物理现象的影响,很难对矿井下超宽带探测成像系统性能进行有效预测和分析,因此提出了一种射线追踪算法(Ray-tracing)和SVM相结合的方法。该方法通过Ray-tracing算法得到穿透塌方体成像的样本数据,再利用SVM进行分类,解决...
为了提高小断层解释的准确率,构建基于支持向量机(SVM)算法的断层自动识别方法。通过分析构造部位和非构造部位地震属性特征,建立SVM两分类的断层识别模型。首先,研究支持向量机两分类算法的基本原理和结构,表明支持向量机在两分类问题上具有准确率高的优点;然后建立断层正演模型,分析不同地震属性的断层响应特征,表明断层分布与属性值变化趋势相关;通过对支持向量机算法和正演模型的分析,表明利用地震属性作为支持...
介绍了遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的基本理论,用遗传算法对支持向量机的结构和参数进行了优化,将该方法用于低阶煤制氢的研究,获得了影响低阶煤制氢产量的主要煤质指标,建立了SVM-GA预测模型。结合34个校验样本的氢产量和相对应的影响因素,对模型的预测效果进行了验证。结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.209%,误差的均方差为37.88,达到了较高的预测精度。
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回采工作面瓦斯涌出量预测新方法.一方面,该方法基于结构风险最小化,能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对回采工作面瓦斯涌出量进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,该方法用等式约束代替不等式约束,降低了计算的复杂性,使得预测容易实现.实验表明,该方法具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对回采工作面瓦斯...

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