煤矿导水裂隙带高度预测的PSO-SVR法及应用
乔伟1
韩昌民2
李连刚3
单景新3
周宇3
1.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 2211162.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州 2211163.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
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.
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
分类号：TD745(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(41772302)
论文发表日期：2022-08-28
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）
页数：8( 77-84 )
英文信息