基于KPCA-SVM的煤与瓦斯突出预测方法
李大锋
赵帅
杨岱平
1.义马煤业集团股份有限公司千秋煤矿,河南,义马,4723002.义马煤业集团股份有限公司千秋煤矿,河南,义马,4723003.义马煤业集团股份有限公司千秋煤矿,河南,义马,472300
摘要：提出了一种基于KPCA-SVM的煤与瓦斯突出预测方法.该方法首先通过KPCA方法对影响煤与瓦斯突出的相关指标进行特征提取,然后利用SVM方法对煤与瓦斯突出进行分类预测.实例结果表明,该方法对煤与瓦斯突出预测的准确率明显高于直接运用SVM方法的煤与瓦斯突出预测准确率,且运算速度快,识别能力强,同时根据该方法建立的煤与瓦斯突出分类预测模型具有较好的稳定性和有效性.
关键词：煤与瓦斯突出核主成分分析支持向量机特征提取分类预测
分类号：TD713.2(矿山安全与劳动保护)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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