【摘 要】
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为准确预测煤矿冲击地压灾害,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)预测方法,即冲击地压分级预测的PSO-LSSVM方法。该方法综合考虑煤矿开采深度、地质
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51304110),内蒙古自然科学基金联合基金项目(2019LH05005),内蒙古科技大学创新基金项目(2019QDL-B32)
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为准确预测煤矿冲击地压灾害,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)预测方法,即冲击地压分级预测的PSO-LSSVM方法。该方法综合考虑煤矿开采深度、地质构造、煤的坚固性系数、最大主应力、煤层倾角变化、煤厚变化、顶板岩层厚度、开采工艺、顶板和底板岩石强度共10项指标因素,构建冲击地压预测指标体系。利用PSO搜索方法对LSSVM模型的核参数σ和惩罚因子f快速寻优,再将优化参数输入LSSVM模型中,构建基于PSO-LSSVM方法的冲击地压危险性分级预测方法,并进行工作面实例预测。研
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