典型文献
煤矿导水裂隙带高度预测的PSO-SVR法及应用
文献摘要：
导水裂隙带高度预测是煤矿水害防治工作中的核心内容之一.本文在分析影响导水裂隙带高度因素基础上,结合灰色关联度理论,选取煤层开采方式、覆岩结构、采高、埋深及工作面斜长5个影响因素进行关联度分析,构建了基于粒子群优化算法(PSO)——支持向量机回归(SVR)的导高预测模型,并将此模型应用于招贤煤矿1307、1304、1305三个工作面导高的预测.结果显示:通过对PSO-SVR导高预测模型与传统经验公式、基于相似条件矿井实测导高曲线拟合方法的预测效果进行综合对比,PSO-SVR导高预测模型预测结果与实测值最为接近,精度较高且准确率更高.研究可以为招贤煤矿及黄陇煤田的矿井水害防治提供理论和技术支撑.
文献关键词：
煤矿顶板水害;导水裂隙带;支持向量机;粒子群算法;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
乔伟;韩昌民;李连刚;单景新;周宇
作者机构：
中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州 221116;矿山水害防治技术基础研究国家级专业中心实验室,江苏徐州 221116;皖北煤电集团公司 陕西金源招贤矿业有限公司,陕西宝鸡 721500
文献出处：
引用格式：
[1]乔伟;韩昌民;李连刚;单景新;周宇-.煤矿导水裂隙带高度预测的PSO-SVR法及应用)[J].煤炭科技,2022(04):77-84
A类：
煤矿顶板水害
B类：
导水裂隙带高度,PSO,SVR,煤矿水害防治,防治工作,响导,灰色关联度理论,煤层开采,开采方式,覆岩结构,采高,埋深,关联度分析,粒子群优化算法,支持向量机回归,导高,模型应用,招贤,传统经验,经验公式,曲线拟合方法,综合对比,实测值,黄陇煤田,矿井水害,粒子群算法
AB值：
0.254187
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